基于情感分析的产品评论意见挖掘研究

Web 2.0和电子商务的普及改变了原有消费和商业模式。消费者从产品选购的角度，生产商和经销商从把握市场需求的角度都对网络上的产品评论意见的高效使用产生巨大需求。为了满足消费者，生产商和经销商对产品评论意见的3种要求（全面及时，真实可信，动态追踪），本项目对产品评论意见挖掘进行系统研究。全面及时的要求对应研究内容1,即产品意见的抽取(意见表达者,意见表达时间和空间,产品名称和属性,褒贬倾向分析)。真实可信的要求对应研究内容2,即产品意见的置信分析(基于意见表达者,意见表达空间,意见表达形式和反响的置信分析。动态追踪的要求对应研究内容3, 即产品意见的时变分析(基于产品属性和褒贬倾向)。本项目研究意义在于：1) 理论上，提出产品意见挖掘的新体系框架,丰富和发展产品意见挖掘理论与技术；2) 应用上，开发面向数码相机和汽车的产品意见挖掘原型系统，供消费者，生产商和经销商体验使用。

Web 2.0 和电子商务的普及改变了原有消费和商业模式。消费者从产品选购的角度，生产商和经销商从把握市场需求的角度都对网络上的产品评论意见的高效使用产生巨大需求。为了满足消费者，生产商和经销商对产品评论意见的3 种要求（全面及时，真实可信，动态追踪），本项目对产品评论意见挖掘进行系统研究。全面及时的要求对应研究内容1,即产品意见的抽取(意见表达者,意见表达时间和空间,产品名称和属性,褒贬倾向分析)。我们提出了基于情感词的产品评论挖掘的新框架。首先进行产品评论挖掘对象选取，确定了评论意见六大要素，建立了通用产品属性体系，并以Epinions网站为例研究其评论要素及面向数码相机产品的属性体系。其次，进行面向产品意见挖掘的网页抓取，研究意见存在形式和网页模板，提出评论信息抽取算法，并以Epinions网站为例实现了网页搜寻抓取算法。然后，进行基于产品意见挖掘的信息抽取，通过原始评论网页信息抽取，根据网页模板化特征实现信息抽取算法；手工标识训练集得到原始的情感词集合、并进行动态扩展得到情感词汇表；识别出比较级句子模式、词性对模式和否定词模式；提出情感词驱动的产品特征抽取算法；设计基于产品意见评论的信息汇总方式。真实可信的要求对应研究内容2,即产品意见的可信分析(基于意见表达者,意见表达空间,意见表达形式和反响)。首先，从评论和评论人两个维度分析产品评论可信度的影响因素，并将产品品牌和价格作为调节因素，构建产品评论可信度影响因素的理论模型。其次，我们抓取评论网站Epinions上的评论数据，对数据进行预处理，并应用统计分析软件SPSS检验评论数据的质量，即数据的信度和效度检验。最后，利用采集的评论数据对构建的产品评论可信度影响因素的理论模型进行检验，主要采用结构方程模型软件AMOS检验理论模型的拟合度和进行多群组分析，多群组分析用于检验产品品牌、价格的调节作用。动态追踪的要求对应研究内容3, 即产品意见的时变分析(基于产品属性和褒贬倾向)。我们加入时间维度对产品属性热度和情感分值随时间变化的趋势进行探索，并结合社会科学领域的知识对挖掘结果进行解释分析。我们的创新性研究成果在电子商务方面会有较好的应用前景，将有望帮助企业和消费者在电子商务领域过程中更便捷地获取用户对产品或者服务的反馈信息。