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基于商品特征挖掘的在线评论有用性分类研究的开题报告
一、选题背景
随着电商平台的不断普及和发展，越来越多的人选择在网上购买商品。在购买前，消费者往往会先查看商品的描述和评价，以此来了解商品的质量、性能等方面的信息，帮助其作出购买决策。然而，相对于实体店，消费者无法直接观察和体验商品，因此更加需要借助商品的描述和评论来了解商品的情况。
然而，随着电商平台的不断发展，评论数量急剧增加，面对数以万计的评论，消费者往往无从下手，不知道该如何判断评论的真实性和可信度。同时，有些评论存在刷单、造假等问题，进一步降低了消费者对评论的信任度。
针对这些问题，如何通过自然语言处理技术，对评论进行有用性分类，帮助消费者快速而准确地判断评论的可信度和对自己的购买决策的帮助程度，成为了一个重要的研究方向。
二、问题陈述
本研究的目标是基于商品特征挖掘，对在线评论进行有用性分类。具体来说，本研究将尝试解决以下问题：
1.如何通过自然语言处理技术，对评论进行有效地特征提取，以便准确判断其有用性？
2.如何建立一个评价指标体系，衡量评论的有用性和可信度？
3.如何利用已有的有用性评论数据，构建分类模型，对未知评论进行分类？
三、研究方法
本研究首先将采集某电商平台某品类商品的在线评论数据，进行数据清洗和预处理，对评论文本进行分词、去停用词、词性标注、命名实体识别等操作，提取出有用的特征词。
然后，将提取出的特征词作为特征，通过机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）建立分类模型，对评论进行有用性分类。
同时，本研究还将建立评价指标体系，从多个维度（如评论内容、评论用户、评论时间等）来评估评论的有用性和可信度。
最后，本研究将在电商平台上进行实验，评估分类模型的效果和评价指标体系的准确性和可靠性。
四、研究意义
本研究对于提高消费者对电商平台商品评论的信任度和可靠性具有重要意义，可以有效地提高消费者对商品的选择和购买决策的准确性和效率。同时，本研究还可以为电商平台提供更加精准的评论管理工具，提高平台的用户体验和商业价值。
五、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.建立基于商品特征挖掘的有用性评论分类模型；
2.建立全面准确的评论评价指标体系；
3.在电商平台上进行实验，验证模型的效果和评价指标体系的准确性和可靠性。
六、进度安排
1.数据采集和预处理（1个月）
2.特征提取和评价指标体系建立（2个月）
3.分类模型建立和实验验证（3个月）
4.论文撰写和答辩准备（1个月）
七、参考文献
1.Zheng,Y.,Liu,Y.,Tang,D.,&Wang,H.(2017).Aspect-basedsentimentanalysiswithgatedconvolutionalnetworks.arXivpreprintarXiv:1712.054.03.
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3.Hu,M.,&Liu,B.(2004).Miningandsummarizingcustomerreviews.InProceedingsofthe10thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(pp.168-177).
4.Jindal,N.,&Liu,B.(2008).Opinionspamandanalysis.InProceedingsofthe2008InternationalConferenceonWebSearchandDataMining(pp.219-230).