基于Apriori算法的用户评论产品特征抽取与聚类研究

本文研究关注于用户评论中的产品特征抽取与聚类方法，由韩雪婷、李炜和沈奇威合作完成，他们的研究受到了国家自然科学基金和国家科技重大专项的支持。论文的核心内容是针对用户评论这一丰富的信息源，探索如何有效地提取出隐藏在大量文本中的产品特性，并进一步对这些特征进行有意义的聚类。 首先，研究者提出了一种基于Apriori关联规则算法的产品特征抽取策略。Apriori算法在此背景下用于识别评论中的频繁项集，即出现频率较高的特征组合，从而作为候选特征。他们通过计算这些候选特征与预定义的种子特征集合之间的互信息，以及与观点词汇的共现度，来筛选出与产品特性相关的特征。互信息反映了两个特征之间的统计依赖关系，而共现度则衡量了特征出现时与观点词汇同步出现的频率，这两者都是评估特征重要性的关键指标。 接着，研究团队关注到特征之间的内在关联性，因此开发了一种自动特征聚类方法。他们利用特征词间的字符串相似度和语义相似度来衡量特征之间的物理和概念关联，这是构建聚类的基础。同时，将特征对应的观点词作为衡量特征之间关联程度的另一个维度，因为观点词反映了用户对特定特征的态度和评价。为了实现聚类，研究人员选择了K-means算法，这是一种常用的无监督学习方法，能根据特征的相似性自动将它们分为不同的组。 实验部分，研究者采用了大众点评网的美食店铺评论数据集，对他们的方法进行了实际测试。实验结果显示，这种方法在一定程度上能够准确地抽取和聚类产品特征，反映出用户对产品的认知和评价，初步验证了该方法的有效性和实用性。 本文的研究成果对于理解消费者行为、产品改进以及情感分析等领域具有重要意义，它为从海量用户评论中挖掘有价值的信息提供了一种新颖且实用的手段。关键词包括用户评论、产品特征、特征抽取、聚类和观点词，这表明了研究的焦点集中在如何从用户互动中提炼出有用信息，以支持企业的决策制定和用户体验优化。