个性化观点标签生成关键技术研究
这是一篇关于评论分析,生成式文本摘要,电商平台,个性化,观点标签的论文, 主要内容为电子商务平台的高速发展使得平台中每天都会产生数以万计的产品和服务评论,带来日益严重的信息过载问题。为了帮助用户快速了解产品信息,许多电商平台利用生成式文本摘要技术提供了产品描述、推荐语等文本形式反映产品的关键特征,但这些文本形式所包含的内容均无法兼顾提取信息的完整性和信息要点的顺序性。基于此,研究人员提出了观点标签生成任务。观点标签是一组描述产品或服务特定方面特征的有序短文本序列,能够反映产品评论的关键信息。但是,现有的观点标签生成模型只能生成反映大众化偏好的观点标签,而忽略了个性化特征,这在电商平台中是吸引用户的重要因素。针对这一问题,本文定义了个性化的观点标签生成任务,并设计了基于该任务的个性化观点标签生成模型。个性化观点标签生成任务主要基于电商平台中的各类数据,提取产品关键信息以生成观点标签词,挖掘用户偏好以确定观点标签词的顺序,从而保证产品的关键信息可以依据用户的感兴趣程度排列。在这个过程中,主要面临用户评论数据稀疏,以及从各类数据中提取的用户显式偏好和隐式偏好难以整合的问题。为了应对这些挑战,本文提出了一种个性化的观点标签生成框架,包含两个个性化信息挖掘模块和一个观点标签生成器。为了验证所提出模型的有效性,本文基于电商平台中真实的业务数据进行评估,实验结果表明,本文模型在生成指标及排序指标上均优于现存的最优模型。
电商平台的构建及用户评价分析算法研究
这是一篇关于电商平台,评论分析,文本分类,情感分析的论文, 主要内容为近年来,随着国民消费水平的提高、物流的便捷以及互联网领域的技术支撑,众多电商平台发展迅速。其中的佼佼者有阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫,京东的京东商城,以低价奢侈品吸引用户的唯品会,还有专注做跨境电商的网易考拉海购等等。为了适应越来越庞大的业务量,这些电商平台一方面在各自的架构上自主创新,形成了一套套支持高并发业务量的稳定系统。另一方面,将用户在平台上产生的数据,通过数据挖掘、人工智能等手段进行分析,获取隐藏在数据中的商业价值。这些数据在为用户做推荐、为商家制定运营策略等方面都起到了非常重要的作用。本文通过对电商平台架构的分析,研究电商平台常见的技术选型及其应用,例如负载均衡、消息队列、缓存、数据存储、搜索等在电商平台中的使用场景。针对电商平台的各个功能模块作出详细设计,最终实现一个可靠性高、满足功能的系统。此外,还对电商评论文本分析算法进行研究,实现了基于情感词典的用户评价分析模块。本文的研究内容主要包含以下三个方面:(1)深入研究电商平台的构成和模块间的联系。通过需求分析,本文将该电商平台分为会员、商品、店铺、订单、购物车、支付接口、评价分析等核心模块。再由这些功能点拓展详细的业务需求,并且设计出相应的表结构以及选择合适的技术实现手段。其中,评价分析模块主要是以分析商品评论为主。通过该模块,平台可以获取用户对商品的情感倾向,因此将其作为独立的一个章节重点研究。(2)实现了基于情感词典的用户评价分析算法。对于一个商品评论句子,首先对其进行分词,然后通过依存句法分析提取出可能是情感词的词语或者短语结构。分析该词语或短语结构,并将其与情感词典中的褒义词词典、贬义词词典、否定词词典和程度副词词典匹配,然后进行加权计算,得到句子情感极性。最后通过各个句子的情感极性分析判断出整个评论文档的情感倾向。(3)结合前面两项研究工作,构建了一个基于SpringMVC框架的电商平台。支持用户添加商品到购物车、购买商品。商家可以在后台上架商品,管理店铺等功能。同时,在该平台后台配置有可分析商品用户评价的统计模块,便于商家针对用户的喜好作出不同的决策。
电商平台的构建及用户评价分析算法研究
这是一篇关于电商平台,评论分析,文本分类,情感分析的论文, 主要内容为近年来,随着国民消费水平的提高、物流的便捷以及互联网领域的技术支撑,众多电商平台发展迅速。其中的佼佼者有阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫,京东的京东商城,以低价奢侈品吸引用户的唯品会,还有专注做跨境电商的网易考拉海购等等。为了适应越来越庞大的业务量,这些电商平台一方面在各自的架构上自主创新,形成了一套套支持高并发业务量的稳定系统。另一方面,将用户在平台上产生的数据,通过数据挖掘、人工智能等手段进行分析,获取隐藏在数据中的商业价值。这些数据在为用户做推荐、为商家制定运营策略等方面都起到了非常重要的作用。本文通过对电商平台架构的分析,研究电商平台常见的技术选型及其应用,例如负载均衡、消息队列、缓存、数据存储、搜索等在电商平台中的使用场景。针对电商平台的各个功能模块作出详细设计,最终实现一个可靠性高、满足功能的系统。此外,还对电商评论文本分析算法进行研究,实现了基于情感词典的用户评价分析模块。本文的研究内容主要包含以下三个方面:(1)深入研究电商平台的构成和模块间的联系。通过需求分析,本文将该电商平台分为会员、商品、店铺、订单、购物车、支付接口、评价分析等核心模块。再由这些功能点拓展详细的业务需求,并且设计出相应的表结构以及选择合适的技术实现手段。其中,评价分析模块主要是以分析商品评论为主。通过该模块,平台可以获取用户对商品的情感倾向,因此将其作为独立的一个章节重点研究。(2)实现了基于情感词典的用户评价分析算法。对于一个商品评论句子,首先对其进行分词,然后通过依存句法分析提取出可能是情感词的词语或者短语结构。分析该词语或短语结构,并将其与情感词典中的褒义词词典、贬义词词典、否定词词典和程度副词词典匹配,然后进行加权计算,得到句子情感极性。最后通过各个句子的情感极性分析判断出整个评论文档的情感倾向。(3)结合前面两项研究工作,构建了一个基于SpringMVC框架的电商平台。支持用户添加商品到购物车、购买商品。商家可以在后台上架商品,管理店铺等功能。同时,在该平台后台配置有可分析商品用户评价的统计模块,便于商家针对用户的喜好作出不同的决策。
个性化观点标签生成关键技术研究
这是一篇关于评论分析,生成式文本摘要,电商平台,个性化,观点标签的论文, 主要内容为电子商务平台的高速发展使得平台中每天都会产生数以万计的产品和服务评论,带来日益严重的信息过载问题。为了帮助用户快速了解产品信息,许多电商平台利用生成式文本摘要技术提供了产品描述、推荐语等文本形式反映产品的关键特征,但这些文本形式所包含的内容均无法兼顾提取信息的完整性和信息要点的顺序性。基于此,研究人员提出了观点标签生成任务。观点标签是一组描述产品或服务特定方面特征的有序短文本序列,能够反映产品评论的关键信息。但是,现有的观点标签生成模型只能生成反映大众化偏好的观点标签,而忽略了个性化特征,这在电商平台中是吸引用户的重要因素。针对这一问题,本文定义了个性化的观点标签生成任务,并设计了基于该任务的个性化观点标签生成模型。个性化观点标签生成任务主要基于电商平台中的各类数据,提取产品关键信息以生成观点标签词,挖掘用户偏好以确定观点标签词的顺序,从而保证产品的关键信息可以依据用户的感兴趣程度排列。在这个过程中,主要面临用户评论数据稀疏,以及从各类数据中提取的用户显式偏好和隐式偏好难以整合的问题。为了应对这些挑战,本文提出了一种个性化的观点标签生成框架,包含两个个性化信息挖掘模块和一个观点标签生成器。为了验证所提出模型的有效性,本文基于电商平台中真实的业务数据进行评估,实验结果表明,本文模型在生成指标及排序指标上均优于现存的最优模型。
电商平台的构建及用户评价分析算法研究
这是一篇关于电商平台,评论分析,文本分类,情感分析的论文, 主要内容为近年来,随着国民消费水平的提高、物流的便捷以及互联网领域的技术支撑,众多电商平台发展迅速。其中的佼佼者有阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫,京东的京东商城,以低价奢侈品吸引用户的唯品会,还有专注做跨境电商的网易考拉海购等等。为了适应越来越庞大的业务量,这些电商平台一方面在各自的架构上自主创新,形成了一套套支持高并发业务量的稳定系统。另一方面,将用户在平台上产生的数据,通过数据挖掘、人工智能等手段进行分析,获取隐藏在数据中的商业价值。这些数据在为用户做推荐、为商家制定运营策略等方面都起到了非常重要的作用。本文通过对电商平台架构的分析,研究电商平台常见的技术选型及其应用,例如负载均衡、消息队列、缓存、数据存储、搜索等在电商平台中的使用场景。针对电商平台的各个功能模块作出详细设计,最终实现一个可靠性高、满足功能的系统。此外,还对电商评论文本分析算法进行研究,实现了基于情感词典的用户评价分析模块。本文的研究内容主要包含以下三个方面:(1)深入研究电商平台的构成和模块间的联系。通过需求分析,本文将该电商平台分为会员、商品、店铺、订单、购物车、支付接口、评价分析等核心模块。再由这些功能点拓展详细的业务需求,并且设计出相应的表结构以及选择合适的技术实现手段。其中,评价分析模块主要是以分析商品评论为主。通过该模块,平台可以获取用户对商品的情感倾向,因此将其作为独立的一个章节重点研究。(2)实现了基于情感词典的用户评价分析算法。对于一个商品评论句子,首先对其进行分词,然后通过依存句法分析提取出可能是情感词的词语或者短语结构。分析该词语或短语结构,并将其与情感词典中的褒义词词典、贬义词词典、否定词词典和程度副词词典匹配,然后进行加权计算,得到句子情感极性。最后通过各个句子的情感极性分析判断出整个评论文档的情感倾向。(3)结合前面两项研究工作,构建了一个基于SpringMVC框架的电商平台。支持用户添加商品到购物车、购买商品。商家可以在后台上架商品,管理店铺等功能。同时,在该平台后台配置有可分析商品用户评价的统计模块,便于商家针对用户的喜好作出不同的决策。
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