基于关联规则和属性共现度的产品特征挖掘方法

在当今电子商务快速发展的情况下，挖掘网络消费者评论中的产品特征变得日益重要。本文提出了一种基于关联规则和属性共现度的产品特征挖掘方法。首先通过Apriori算法挖掘候选特征，然后根据属性规范和产品特征之间的共现度对候选特征进行修剪，最后通过意见词补充Apriori算法来挖掘非常频繁出现的特征。实验结果证明了该方法的有效性。 关联规则是一种在大规模数据集中寻找变量间有趣关系的方法，常用于市场篮分析、关联性分析、数据挖掘等领域。属性共现度是描述产品属性在评论中同时出现的频繁程度的一个概念，它的引入有助于过滤掉噪声，提高特征挖掘的精确度。 具体到产品特征挖掘的方法上，Apriori算法是一种在数据集中寻找频繁项集并以此生成关联规则的经典算法，它通过逐层搜索频繁项集的方式，在每一个项集层次上利用候选项集剪枝的策略来减少搜索空间。该算法的基本思想是先找到频繁1项集，然后将这些频繁1项集组合生成候选项集2，再在数据集中进行验证，如此循环迭代，直到不能生成更多的频繁项集为止。 然而，仅使用Apriori算法挖掘特征存在一定的局限性，比如无法直接过滤掉由于偶然性而共现但实际上不相关的属性对。因此，本文引入了属性共现度的概念。属性共现度不仅考虑了属性出现的频率，还考虑了属性之间出现的紧密程度，即属性之间的关联性，从而更好地筛选和修剪候选特征，以期提高最终挖掘到的产品特征的准确性和可靠性。 除了利用关联规则和属性共现度进行特征提取外，本文还提出利用意见词对Apriori算法挖掘到的非常频繁的特征进行补充，意见词通常表达了消费者对产品属性的主观看法和情感倾向，因此通过对意见词的分析，可以进一步丰富产品特征描述，增强挖掘结果的实用性和针对性。 在实验环节，本文的研究结果证明了提出的基于关联规则和属性共现度的产品特征挖掘方法的有效性。这表明，将Apriori算法和属性共现度结合使用，在提高特征挖掘准确性的同时，也能够有效地挖掘出网络消费者评论中具有实际意义的产品特征。 关键词包括：关联规则（association rules）、属性共现度（property co-occurrence）、候选特征（candidate features）、修剪（pruning）。这些词汇在数据挖掘领域中经常被提及，反映了本研究方法的理论基础和实际应用价值。 随着网络购物的普及，消费者评论对产品销售的影响日益显著，因此，如何有效地从消费者评论中提取产品特征成为电商企业和研究者关注的焦点。本文提出的方法不仅提高了特征提取的精度，还为电商企业提供了一种自动化、高效的产品特征挖掘手段，有助于企业更好地理解市场和消费者需求，从而对产品和服务进行改进。随着技术的不断进步，基于关联规则和属性共现度的产品特征挖掘方法将进一步优化，为电商行业的发展贡献更多的智慧。