王晓耘，史玲玲

(杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018)



基于网络评论情感量化的商品综合评分模型

王晓耘，史玲玲

(杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018)

摘要：传统网络商品评论的评分是五分制评分，存在评分与评论内容情感不一致问题，为修正五分制评分，本文基于Apriori算法和隶属度算法分别提取产品特征和特征观点词对，并构建了观点词本体库，在此基础上，分析程度副词和否定词对观点词的影响，量化评论内容情感，最后结合各影响因素构建一种基于评论情感量化的商品综合评分模型。实验结果表明，本文提出的评分模型相比原先五分制的评分更能反映评论者的情感。

关键词：评论挖掘；特征观点词对；情感量化；综合评分模型

随着web技术的不断提升，电子商务技术迅猛发展，互联网已经成为网民购物的一个重要渠道。网络购物的快速普及，也使得许多网站为消费者提供了在线评论机制。网络评论信息在网购交易中发挥着重要的作用，一方面对于潜在的消费者，由于无法直接接触到商品实体，因此以往消费者反馈的评价信息可作为是否选购的重要信息，另一方面对于商家，可以通过消费者的反馈信息来改善商品的质量和为消费者提供更全面的售后服务。但是，面对网络上如此纷繁复杂的评论信息，如何迅速有效地识别出有价值的评论信息，如何了解信息中所包含的消费者的情感倾向，尤其是如何直观地知道商品的一个准确评分是至关重要的问题。……