基于网络用户评论的评分预测模型研究
2017-08-25分类号:G252
【部门】中山大学资讯管理学院
【摘要】【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取
【关键词】评分预测 情感分析 回归分析 电影评分 网络水军探测
【基金】国家社会科学基金项目“用户评论情感分析及其在竞争情报服务中的应用研究”(项目编号:11CTQ022);; 广东省科技专项“基于内容的科技文献分析服务平台”(项目编号:2016B030303003)的研究成果之一
【所属期刊栏目】数据分析与知识发现
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