毕建武,刘 洋,樊治平

(东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110167)

1 引 言

随着互联网的不断发展,越来越多的电子商务网站和社交媒体平台鼓励消费者在网站上发表他们已购买或使用过的商品的相关评论信急[1,2].与商品卖方提供的商品描述相比,这些由消费者提供的商品在线评论信急能够更加客观的反应商品的真实情况.一些研究结果表明,大众消费者在购买商品(尤其是价格较高的商品)之前通常会阅读关于该商品的在线评论信急,并依据商品在线评论信急做出最终的购买决策[3−6].然而,由于商品在线评论属于非结构化文本数据而且其数量往往较大,如果让消费者逐条阅读和分析大量在线评论信急进而做出购买决策将会非常繁琐和困难[7].因此,为了支持消费者的购买决策,如何客观的对大量的商品在线评论进行自动化分析并对相关商品进行排序是一个非常值得关注的研究问题.

目前,基于在线评论的商品排序已经引起了国内外一些学者的关注,并取得了一些研究成果.例如Zhang等[8]较早的关注到了基于在线评论的商品排序问题并提出了相应的排序方法,在其方法中,首先提出了一种动态规划技术来识别评论中的比较语句和评价语句,然后依据情感分析技术对比较语句和评价语句的情感倾向进行判定,在此基础上构建了针对同类商品比较的有向加权图,依据有向加权图采用改进的PageRank算法确定了商品排……