文档名：一种考虑评论特征权重的在线评论子集提取方法
在线评论子集的提取已成为解决消费者在线购物过程中信息过载问题的有效方法,但现有方法在提取过程中均没有考虑评论特征之间的差异所导致的权重不同.本文针对这一问题提出了一种考虑评论特征权重的在线评论提取方法.该方法通过将评论特征权重的计算转化为分类问题中的区分度计算,并通过随机森林的Gini指数计算出评论特征的权重.基于此,本文从评论特征分布一致性的角度构造了评论子集提取模型以及相应的提取算法,并通过真实数据实验验证了这一提取方法的有效性.
作者：倪乃晨 张瑾 任明
作者单位：中国人民大学商学院北京100872中国人民大学信息资源管理学院北京100872
母体文献：信息系统协会中国分会第七届学术年会论文集
会议名称：信息系统协会中国分会第七届学术年会
会议时间：2017年10月20日
会议地点：上海
主办单位：中国系统工程学会,信息系统协会中国分会
语种：chi
分类号：TP3O21
关键词：在线评论 子集提取 评论特征权重 区分度
在线出版日期：2020年7月21日
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