面向中文网络评论的产品特征挖掘方法研究

该研究在申请者的前期工作基础上，面向互联网上的中文客户评论，挖掘其中用户关注的焦点以及对于购买决策影响巨大的产品特征及其相关信息。本项目的探索性研究方向将围绕三个内容展开：1从产品特征挖掘的整体和细节出发，构建中文网络客户评论中产品特征挖掘模型和挖掘方法研究框架；2探索更适用于中文网络评论的非监督型产品特征挖掘方法；同时结合PMI-IR技术，改进算法性能。3研究挖掘对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信息包括据产品特征影响权重及其情感倾向情况等。本研究在理论上通过拓展面向电子商务的客户评论挖掘理论以及非监督型挖掘产品特征算法的创新，把目前面向英文的挖掘方法拓展到了中文领域，为今后中文网络客户评论产品特征及其综合信息的挖掘研究建立理论基础。在实践上，有望帮助中文领域内的企业和客户在商务过程中更便捷地获取相应产品或者服务的反馈；帮助客户做出可靠的决策，帮助企业提升产品，改进服务从而获得竞争力。

该研究以中文网络客户评论为研究对象，进行了基于技术导向的研究。在智能电子商务的背景下主要解决如何快速和有效的挖掘客户评论中有效信息的科学问题。项目的研究成果为：1 提出了网络客户评论中产品特征挖掘DFM（数据、功能、方法）模型和挖掘技术研究框架；2 研究了提高中文评论特征挖掘方法性能的一系列关键技术，包括剪枝算法的改进、纠正候选产品特征的词语顺序，非频繁特征的补充挖掘；3 结合PMI-IR(点互信息-检索)技术，利用搜索引擎动态的测量候选特征和产品之间的语义关联程度提高算法性能；4 将产品特征挖掘和情感分析结合起来，研究了中文评论UGC（用户产生内容）的综合信息挖掘；5 同样采用技术导向的研究方法提出了一种电子商务复杂系统建模的验证方法。本项目在理论上拓展了面向电子商务的客户评论挖掘方法，并且通过对于非监督型及半监督型挖掘产品特征算法的创新，解决了一些提高性能所需的关键问题，也为以后在这一领域进行的实证研究提供了一系列数据收集技术。该项目的成果主要以论文和专著的形式发表在国内外主流刊物和国际会议上，一些研究成果仍在陆续发表过程中。