抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,ソーシャルビジネス環境におけるビジネスデータの複雑性を分析した。最初に,POS規則マッチング法を用いて,ユーザ評価テキストから特徴点を抽出した。次に,拡張マッチング法を用いて,多数の訓練コメントテキストから有効なPOSルールを選択し,テストコメントテキストから特徴視点ペアを抽出するための効果的なPOSルールを用いて,無効な特徴視点ペアを削除するための剪定法を提供した。オンラインレビューにおける特徴ビューペアに基づく製品推薦モデルを提案した。特徴ビューペア抽出において,特徴ビューペアを,多重文章構造と特徴ビューのマッチング関係に従って,動的ウィンドウによって抽出した。製品特徴ツリー集約特性の観点から,製品特徴スコアを与えた。最後に,改良包括的モデルが標準LDAモデルより良いトピック認識効果を持っていることがわかる。改良モデルは,電子商取引企業がマイクロブログに関するホットトピックスを推薦し,ユーザが購入決定を行うのを助けることができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】