【摘 要】
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随着电子商务的不断普及，网络商品评论作为消费者了解网上销售商品质量的一个重要途径，已受到越来越多的重视，并且已提出很多意见挖掘方法来帮助消费者利用这些数据。但目前研究
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室,中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71101042,71271202);高等学校博士学科点专项科研基金(20110111120014);中国博士后科学基金(2011M501041,2013T60611);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329603)
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随着电子商务的不断普及，网络商品评论作为消费者了解网上销售商品质量的一个重要途径，已受到越来越多的重视，并且已提出很多意见挖掘方法来帮助消费者利用这些数据。但目前研究对网络商品评论的非均衡分布特性还较少关注，为此，本文提出基于非均衡数据分类和词性分析的意见挖掘方法。该方法综合基于情感知识和机器学习两种意见挖掘方法，首先，分析电子商务评论的语言特征，对电子商务评论中词语的词性进行分析，提出“留词性”和“去词性”两种分析方法；其次，根据电子商务意见挖掘数据不均衡分布的特征，提出基于非均衡数据分类的意见挖掘方法
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