文献类型：期刊文章

作　　者：姜巍[1,2] 张莉[1,2] 戴翼[3] 蒋竞[1] 王刚[1]

机构地区：[1]北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,北京100191 [2]北京航空航天大学计算机学院,北京100191 [3]中国人民大学统计学院,北京100872

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61170087);软件开发环境国家重点实验室自主研究课题(SKLSDE-2012ZX-13)资助~~

年　　份：2013

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：119-131

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20131016077732)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在线评论已成为互联网环境下用户需求获取的重要数据资源.然而,评论质量的良莠不齐严重干扰了需求挖掘的准确性和可信性.如何发现能够准确描述用户需求的有用评论是提高需求获取技术有效性的前提保障.针对这一问题,文中提出一种基于复杂网络的评论有用性分析方法,利用评论间的语义关联,从宏观的角度分析评论对于用户需求识别的有用程度,进而发现能够准确描述用户需求的评论.作者将评论看作一种内容互连的网络拓扑的形态,利用评论网络节点的重要性来度量评论的有用性,并通过拓扑势理论将用户的主观评价与网络拓扑结构的客观影响有机融合对评论网络节点重要性进行分析.实验结果表明,该方法所确定的高有用性评论能够保证用户需求获取具有较高的准确率和覆盖率.

关 键 词：需求获取  在线评论有用性  语义关联 复杂网络 拓扑势  

分 类 号：TP311]