【摘 要】
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【目的】帮助消费者从海量的评论集合中识别高质量评论。【方法】利用LDA主题模型对消费者关注的主题进行分类,借鉴改进的自动摘要的思想,追踪评论主题下的高质量评论,提出面
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心,武汉大学信息管理学院,
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【目的】帮助消费者从海量的评论集合中识别高质量评论。【方法】利用LDA主题模型对消费者关注的主题进行分类,借鉴改进的自动摘要的思想,追踪评论主题下的高质量评论,提出面向主题的高质量评论挖掘模型。【结果】自动提炼出每个主题下的高质量评论,其准确率、召回率和F1值分别为80.73%、64.90%和71.95%,并通过实证研究证明该模型的有效性和优越性。【局限】仅与部分典型模型作对比,其他模型方法还未进行验证。【结论】该模型能从评论集中有效地挖掘出不同主题下的高质量评论,从而能够更加高效地辅助消费者进行购买决策。
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