【摘 要】
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随着移动互联网的迅猛发展和智能手机的快速普及,通过手机接入互联网并使用互联网服务已成为人们的日常生活。应用商店作为用户获取手机应用软件(APP)最方便快捷的途径,是各手机厂商构建品牌生态的重要一环。用户下载和使用APP后产生的评论和反馈信息包含着大量的意见与情感信息,对于厂商和开发人员具有很大的分析挖掘价值。基于APP商店的结构特点,用户的评论主要可以分为APP评价和问题反馈两类。应用情感分析技术
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随着移动互联网的迅猛发展和智能手机的快速普及,通过手机接入互联网并使用互联网服务已成为人们的日常生活。应用商店作为用户获取手机应用软件(APP)最方便快捷的途径,是各手机厂商构建品牌生态的重要一环。用户下载和使用APP后产生的评论和反馈信息包含着大量的意见与情感信息,对于厂商和开发人员具有很大的分析挖掘价值。基于APP商店的结构特点,用户的评论主要可以分为APP评价和问题反馈两类。应用情感分析技术可以得到用户对于某款APP的真实评价,或者抽取问题反馈中的问题方面和用户情感。此外,APP商店同样存在垃圾评论、违规评论等问题,因此在分析挖掘用户评论数据前,首先需要检测和过滤掉原始评论数据中的垃圾评论。本文主要研究应用不同粒度的情感分析方法,对APP商店中的APP评价和问题反馈评论分别进行分析。本文分别设计了基于过滤词典和支持向量机的垃圾评论过滤模型、基于情感词典的APP评价分析模型和基于改进双向传播算法的反馈问题分析模型,并在此基础上设计实现了一个APP商店评论分析系统。本文的主要工作如下:(1)对于APP商店中的原始评论文本数据,研究了垃圾评论的识别和过滤方法,并基于过滤词典和支持向量机完成对垃圾评论的识别和过滤,设计了APP商店评论的垃圾过滤模型。(2)对于APP评论文本,通过构建情感词典集,分析用户对某款APP的情感倾向。本文采用了情感倾向点互信息法的思想,对领域情感词典进行扩充。设计了基于情感词典的APP情感评分模型。(3)对于问题反馈评论,使用评价对象抽取算法——双向传播算法,实现对反馈评论中的问题方面词和情感表现词的抽取;同时考虑到反馈评论中目标词词性是动词的情况,通过添加4条抽取规则,对双向传播算法进行了改进。设计了基于改进双向传播算法的问题反馈评论分析模型。(4)基于本文提出的三个评论分析模型,设计实现了一个APP商店评论分析系统。
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