基于IG领域知识模型的线上商品评论有效性分类研究

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声明

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1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容、方法及创新点

1.2.1 研究内容

1.2.2 研究方法与技术路线

1.2.3 论文创新点

2.1 在线用户评论（OCRs）与有效性研究

2.1.1 在线用户评论相关研究

2.1.2 评论有效性相关研究

2.2 在线评论有效性影响因素研究

2.3 在线评论有效性分类相关研究

2.3.1 在线评论有效性分类研究状况

2.3.2 在线评论有效性分类方法

2.4 本章小结

3 基于IG领域知识的评论有效性自动分类的实现

3.1 初级领域词库的构建

3.2 基于IG的有效性领域知识模型的构建

3.2.1 基于信息增益的特征提取

3.2.2 基于IG的有效性领域知识模型构建原理

3.3 基于领域知识的SVM 分类器的训练与预测

3.3.1 基于SVM 文本分类主要技术

3.3.2 基于领域知识的SVM 分类过程

3.4 基于IG线上评论有效性分类领域知识模型框架

4 基于IG领域知识库的在线评论有效性分类方法的验证

4.1 实验数据的选择与预处理

4.2 评论有效性特征测量与样本类别标注

4.2.1 基于评论有效性特征测量的样本类别标注

4.2.2 基于人工主观性样本类别标注

4.3 基于IG分类领域知识的评论有效性分类实现

4.4 实验结果及分析

4.4.1 基于IG领域知识的评论效用分类结果分析

4.4.2 基于不同网购平台的评论效用分类结果分析

4.5 本章小结

5 结论

参考文献

附录

附录Ⅱ 攻读硕士学位期间参加的科研项目

附录 Ⅲ 基于IG领域知识库在线评论有效性自动分类方法实现代码

致谢