考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法
来源：计算机集成制造系统杂志2020年第3期北京时间：
作者：纪雪,高琦,李先飞,高菲
单位：1.山东大学机械工程学院2.山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
摘要：为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有效性。
关键词：在线评论,需求获取,层次性,产品属性,情感极性
基金资助：“十三五”装备预研领域基金资助项目(61409230102);山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MEE075)。
