以整合式規則來做網路論壇上的 3C 產品口碑分析

Opinion Mining of 3C Products Reviews on Web Forums Using an Integrated Rule-based Approach

10.6838/YZU.2009.00224

楊盛帆

口碑探勘 ； 語意分析 ； 資訊擷取 ； 情境相關 ； 對應分析 ； Opinion Mining ； Sentiment Analysis ； Context Dependent ； Correspondence Analysis ； Chinese Word Segmentation

元智大學資訊管理學系學位論文

2009年

碩士

陸承志

繁體中文

隨著網際網路的發展，消費者會在網路的論壇或部落格分享他們購買與使用產品的經驗，或者在購買前請教他人問題。分析這些消費者產生的內容 (Customer Generated Media，CGM) 已逐漸成為行銷或品牌經理瞭解消費者傾向的重要管道。 本研究利用意見資訊的擷取與意見傾向的判斷技術，分析 「Mobile01」 3C 論壇裡網路使用者對筆記型電腦所表達的意見之傾向。本系統首先透過意見單元，以結構化的方式擷取 3C 論壇文章內容中對產品的意見，再以人工建置的 Heuristic Rules 以及使用關聯式法則訓練出來的 Context Dependent Rules 來判斷意見單元的語意傾向。實驗結果顯示，對語意傾向判斷的整體 F1 可達 89.55%。最後，本研究再以直條圖和對應分析的方式呈現產品的口碑狀況，表達使用者對產品在價格、功能等方面的正負向定位。

With proliferation of the Internet, consumers frequently share their opinions shopping or product using experience on forums and blogs. They also consult others on the Internet before making buying decisions. The analysis of consumer-generated content (Customer Generated Media, CGM) has become an important channel for the marketing professionals to understand consumer preferences. This study employs an integrated rule-based method to conduct opinion mining of Notebook products from local web forum, Mobile3C. We first create heuristic rules to determine semantic orientation of context independent opinion units. Then we generate association rules to resolve context dependent cases with the help of human annotators. Experimental results indicate that the proposed rule-based system can determine semantic orientation with a Macro-F1 of 89.55%. We also provide visual user interface based on correspondence analysis results to show overall product reputation.

1. 陳仕堯(2017)。結合意見探勘之電影推薦系統的研究。淡江大學資訊管理學系碩士班學位論文。2017。1-66。 
2. 侯以恆(2016)。基於語音辨識技術之電子商務輿情推薦系統之研究。淡江大學資訊管理學系碩士班學位論文。2016。1-44。 
3. 張琇媛(2016)。結合網路輿情的電子商務推薦系統之研究－以手機產品為例。淡江大學資訊管理學系碩士班學位論文。2016。1-60。 
4. 孫慈睿(2016)。基於文字探勘之行動遊戲推薦系統的研究。淡江大學資訊管理學系碩士班學位論文。2016。1-49。