基于改进SimRank的产品特征聚类研究

• 作者: 刘臣 段俊
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: SimRank算法 特征聚类 二分网 特征相似度
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1951-1954
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0027

摘要

针对在线用户评论中产品特征的提取和聚类问题进行了研究,提出一种改进的SimRank算法.将情感词—特征对放入二分网中,在二分网中使用改进后的SimRank算法计算特征词之间的相似度;再通过谱聚类算法对特征相似度进行聚类,提取网络产品的特征集合.以某电脑评论为例,从中提取情感词—特征对进行研究.实验结果显示,改进后的算法准确率更高.改进后的特征相似度检测方法可以作为检测特征相似度的有效方法,实验采用在线产品的评论语料.实验结果表明,使用改进后的SimRank相似度对特征词进行聚类提取出特征更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘臣	上海理工大学管理学院	34	207	8.0	13.0
2	段俊	上海理工大学管理学院	1	2	1.0	1.0