首頁 > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 基礎(chǔ)科學(xué) > 基礎(chǔ)科學(xué)綜合 > 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報 > 基于MapReduce的商品評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法研究 【正文】
基于MapReduce的商品評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)算法研究
蘇浩; 劉其成; 牟春曉 煙臺大學(xué)計算機(jī)與控制工程學(xué)院; 山東煙臺264005
- 評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)
- mapreduce
- canopy算法
摘要：提出一種基于MapReduce框架的商品評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)并行算法——PR-HD算法.PR-HD算法使用爬蟲技術(shù)提取某電商平臺下某熱門手機(jī)的評論數(shù)據(jù)生成評論數(shù)據(jù)集,以TF-IDF算法來計算特征詞的權(quán)重,通過特征詞添加位置權(quán)重的方式來得到特征詞的最終權(quán)值,建立向量空間模型(VSM)計算不同評論語句的相似度,使用Canopy算法和K-means算法相結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)商品評論的熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn).這使得產(chǎn)品開發(fā)人員可以從中獲取更直接有效的建議和反饋.
- 評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)
- mapreduce
- canopy算法
摘要：提出一種基于MapReduce框架的商品評論熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)并行算法——PR-HD算法.PR-HD算法使用爬蟲技術(shù)提取某電商平臺下某熱門手機(jī)的評論數(shù)據(jù)生成評論數(shù)據(jù)集,以TF-IDF算法來計算特征詞的權(quán)重,通過特征詞添加位置權(quán)重的方式來得到特征詞的最終權(quán)值,建立向量空間模型(VSM)計算不同評論語句的相似度,使用Canopy算法和K-means算法相結(jié)合從而實(shí)現(xiàn)商品評論的熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn).這使得產(chǎn)品開發(fā)人員可以從中獲取更直接有效的建議和反饋.
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