公开(公告)号：CN106649519B

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN201610903523.6

申请日：2016-10-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙鹏飞 ,  吴国仕 ,  许可

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/242 ,  G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06F40/216 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种产品特征的挖掘与评价方法包括：随机抓取多条消费者对于产品的文本评论信息训练感情词典与产品特征词典；确定目标产品，并从电子商务平台上抓取多条不同消费者对于目标产品的文本评论信息；根据感情词典与产品特征词典，依次从每条文本评论信息中抽取出产品特征‑感情词语对，并使用产品特征‑感情词语对迭代更新感情词典与产品特征词典，直到多条文本评论信息均被处理；对所有被抽取出的产品特征‑感情词语对进行统计，获得该产品的产品特征与感情评价。本发明能够在中文领域上挖掘与评价产品的特征并进行统计分析，为中文电子商务的综合评价提供数据支持。

公开(公告)号：CN106649519A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201610903523.6

申请日：2016-10-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙鹏飞 ,  吴国仕 ,  许可

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明公开了一种产品特征的挖掘与评价方法包括：随机抓取多条消费者对于产品的文本评论信息训练感情词典与产品特征词典；确定目标产品，并从电子商务平台上抓取多条不同消费者对于目标产品的文本评论信息；根据感情词典与产品特征词典，依次从每条文本评论信息中抽取出产品特征‑感情词语对，并使用产品特征‑感情词语对迭代更新感情词典与产品特征词典，直到多条文本评论信息均被处理；对所有被抽取出的产品特征‑感情词语对进行统计，获得该产品的产品特征与感情评价。本发明能够在中文领域上挖掘与评价产品的特征并进行统计分析，为中文电子商务的综合评价提供数据支持。

公开(公告)号：CN106056164A

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201610412995.1

申请日：2016-06-13

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 孙鹏飞 ,  胡婕 ,  吴国仕 ,  熊秋

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6278

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的分类预测方法包括：获取待训练数据并分块为多个分块数据；为每个分块数据构建一个相对应的贝叶斯子网络；使用每个贝叶斯子网络同时进行分类预测任务。本发明通过使用并行学习获得多个子网结构并同时进行预测分类任务的技术方案，节省了数据量较大情况下贝叶斯网络学习的时间成本，并在特定数据集下取得了较好的表现。