基于多标记学习的客户情感分析研究开题报告

 2020-02-10 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

随着互联网的蓬勃发展,人们不仅可以从网络获得信息,而且可以在网络上发表观点、抒发情感,互联网正由“阅读式”向“交互式”进行着剧烈的转变。因此,在网络上产生了大量的有价值的文本信息,特别是各大电商平台。随着网购已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分,各大电商平台都有海量的客户评价信息。但是人们人工接受和处理这些信息的能力非常有限,消费者不可能把商品的所有评价信息全部阅读完,从而利用计算机对文本信息进行情感分析成为了目前人工智能的一个热门、前沿的研究领域。

文本情感分析的应用非常广泛,包括金融市场预测,舆论分析,市场营销和客户服务等。而本文主要针对客户评论信息,利用文本情感分析技术,分析挖掘客户对商品的情感倾向。根据分析结果,消费者可以更深入地了解商品,从而做出更好的购买决策;商家可以了解用户对自己和对竞争对手的评价,从而改进产品、改善服务,获得竞争优势;电商平台可以准确地获取客户的偏好,从而实现个性化推荐。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1 研究的基本内容

第一部分是绪论。包括对客户情感分析的研究背景、研究目的及意义的概述,对多标记情感分析的国内外研究现状进行简要分析,对论文的研究内容、研究路线及组织结构的阐述。

第二部分是相关理论与技术。对数据预处理、特征提取、情感分类、多标记学习等的概念以及用到的关键技术进行介绍。

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3. 研究计划与安排

周次

目标任务

1-3

查阅文献,完成专业外文文献翻译;完成开题报告;

4-5

完成数据收集工作,并对数据进行初步分析;

6

论文构思,确定论文提纲;

7-11

进行数据处理与分析,完成实验;

13-14

进一步完善具体研究内容,完成毕业论文初稿;

15-16

论文提交评阅;准备答辩。

4. 参考文献(12篇以上)


[1] 陈晓东. 基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[d]. 武汉: 华中科技大学,2012.

[2] yassine al amrani, mohamed lazaar, kamal eddine el kadiri.random forest and support vector machine based hybrid approach to sentimentanalysis[j]. procedia computer science, 2018, 127:511-520.

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