中文评论对象特征抽取与聚类：Apriori算法结合领域度量

"本文主要探讨了如何利用Apriori算法对中文客户评论进行对象特征的抽取与聚类，旨在从海量的评论数据中提取出有价值的评价对象特征。通过对候选特征进行领域一致度和领域相关度的计算与过滤，提高了特征挖掘的准确性与全面性。实验表明，这种方法对于中文客户评论的特征挖掘具有良好的效果。" 文章详细阐述了中文客户评论对象特征抽取的关键步骤和方法。首先，基于Apriori算法，从不同的评论对象的评论语料中抽取候选特征集。Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，常用于挖掘频繁项集，即在数据集中频繁出现的项目组合。在这里，它被用来找出评论中频繁出现的名词、形容词、动词或名词短语，这些通常是用户评价时关注的特征。 在Apriori算法得到的频繁项集基础上，文章引入了两个关键概念——领域一致度和领域相关度，以进一步筛选和优化候选特征。领域一致度衡量一个特征在特定领域（例如产品类型）内的一致性，而领域相关度则反映了特征与评论对象的相关程度。通过这两个指标的综合评估，可以剔除不相关或不一致的特征，从而提高挖掘出的特征的实用性和可靠性。 评论挖掘是一个多步骤的过程，包括特征挖掘、观点挖掘、观点极性判断和结果汇总等。评价对象的特征挖掘是基础，它直接影响后续分析的精确度。在中文评论场景下，由于语言的复杂性和多样性，特征抽取更具挑战性。文章提出的这种方法针对中文评论的特性，有效地解决了这个问题。 在实际应用中，这种特征抽取与聚类方法对于产品开发、市场营销、客户服务等领域都有重要意义。它可以帮助企业了解消费者的真实需求，发现产品的优点和不足，从而改进产品设计和服务质量。通过实验验证，该方法证明了其在中文评论分析中的有效性，为非结构化数据的处理提供了新的思路和工具。 本文提出的基于Apriori算法和领域一致度、相关度的中文评论对象特征挖掘方法，不仅解决了中文评论数据的处理难题，还为业务决策提供了有力的数据支持。这种方法的实施和优化将进一步推动客户评论分析的深度和精度，为企业提供更精准的市场洞察。