基于Web评论的用户个人信息提取方法研究

• 作者: 刘大有 王雪 邱云飞 邵良杉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 用户个人信息 用户行为分析 产品特征挖掘 用户特征提取 情感量化 群体识别
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 44-47,72
• 分类号: TP391
• 字数: 5295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.05.013

摘要

企业收集和获取用户个人信息是其对用户行为进行分析以制定合理营销决策的前提.注意到当前,由于互联网的高度发展和普及,消费用户往往在Web上以评论文本的形式分享其消费习惯、消费偏好和消费体验,这些海量的评论文本中蕴含着极具价值的信息,为用户个人信息的收集提供良好的资源.针对传统企业收集用户个人信息的方法主要以人工为主导,自动化水平较低的问题,提出一种基于Web挖掘技术以网上评论文本为挖掘对象,对用户个人信息进行自动提取以自动分析用户行为的改进方法.企业可以通过此改进的用户个人信息提取方法对用户行为进行分析以自动获取消费用户对产品的反馈意见并制定有针对性的营销策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘大有	吉林大学计算机科学与技术学院	211	4714	34.0	63.0
2	邵良杉	辽宁工程技术大学软件学院	189	1464	18.0	27.0
3	王雪	辽宁工程技术大学软件学院	18	69	5.0	7.0
4	邱云飞	辽宁工程技术大学软件学院	70	620	13.0	22.0