• 商品推薦のための商品レビューの極性分析に基づく特徴語抽出手法  PDF  プレプリント
    吉田 朋史,北山 大輔
    第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM Forum 2015), B2-1, 福島県, 2015年3月, 査読無
  • 概要
    本稿では,ユーザへの商品推薦に活用することを目的とし,ECサイトなどに投稿された商品レビューから商品の特徴を表す語を抽出する手法を提案する.我々は,商品を構成する各属性のうちレビュー内で賛否が分かれた属性は利用者の印象に強く残った属性であり,商品の重要な特徴であると定義した.提案手法では,商品を構成する属性への肯定評価や否定評価を表す評価表現を含む文をレビューから抽出し,評価の対象となった各属性を商品の特徴語候補とする.候補となった各属性の賛否が分かれた度合いを属性の肯定評価率で表し,肯定評価率を考慮して算出した特徴度を用いて商品の特徴語を抽出する.抽出した特徴語を用いて商品の特徴ベクトルを作成し,他の商品の特徴ベクトルとのコサイン類似度を計算することで類似する商品をユーザに推薦する.
    本研究の概念図
  • スライド
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