期刊论文

Extracting Keywords from User Comments:Case Study of Meituan

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数据分析与知识发现

2096-3467

2019

3

3

36-44

10.11925/infotech.2096-3467.2018.0573

国家社会科学基金重点项目“基于全生命周期的政府开放数据整合利用机制与模式研究”(项目编号:17ATQ006) 中央高校基本科研业务费专项资金重大培育项目“大数据环境下的政府信息服务研究”(项目编号:CCNU16Z02002)的研究成果之一.

本校为第一机构

【目的】通过自动从海量用户评论中抽取有效关键词,帮助用户和商家快速有效地发现有价值的信息,从而更好地为用户购买行为提供决策支持,为商家改善服务质量提供信息反馈。【方法】界定面向用户评论的关键词抽取的问题定义,从商家和用户两个角度提出面向用户评论的关键词抽取的评价准则;提出一种基于语言模型的用户评论关键词抽取方法（LMKE）,采集美团网用户评论构建实验数据集,并与TF-IDF和TextRank两种关键词抽取方法进行对比。【结果】LMKE方法在P@5、P@10、P@20、n DCG@5、nDCG@10和nDCG@20的最高得分分别为0.7665、0.6701、0.6200、0.8187、0.7326和0.6743。【局限】实验仅以美团网武汉地区...

[Objective] This paper tries to automatically extract keywords from user comments,aiming to help both buyers and sellers find valuable information.It supports the decision making of customers and provides feedbacks to improve online services.[Methods] Firstly,we defined the task of extracting keywords from user comments.Then,we proposed evaluation criteria from the perspectives of merchants and customers.Thirdly,we constructed a language model based keyword extraction method (LMKE).Finally,we collected experimental data from Meituan.com,and com...