负面评论引导的高维多元数据可视分析系统

作     者：吕梦雅 王晓龙 李凯旋 孙梦梦 周莉莎 郭栋梁 赵静 Lyu Mengya;Wang Xiaolong;Li Kaixuan;Sun Mengmeng;Zhou Lisha;Guo Dongliang;Zhao Jing

作者机构：燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室秦皇岛066004 河北省软件工程重点实验室秦皇岛066004 

基　　金：国家自然科学基金(61902340) 河北省自然科学基金(F2022203015) 河北省创新能力提升计划(22567626H) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年第36卷第6期

页      码：937-947页

摘      要：随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟,群体用户消费体验的参考价值日趋扩大,在海量评论数据中,负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出,有效的面向负面评论的可视分析是有必要的.针对评论数据高维多元的特征,为了给企业和消费者提供全新的评论分析视角,以负面评论为切入点,给出负面评论的划定范围,提出了一个交互式的可视分析系统.首先,利用情感分析和意见挖掘方法处理用户评论数据,并提出评论个体影响力差异量化方法;其次设计了主题情感波纹图、评论比较视图等一系列交互式可视化表示方法,利用动态交互式方法构建多维度关联视图探索影响负面评论产生的因素,负面评论产生的原因及其个体化差异.3个案例的结果表明,所提系统是有效和实用的;同时,该系统还可扩展应用于其他领域的评论文本可视分析中.

主 题 词：负面评论 情感分析 意见挖掘 可视分析 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2024.19874

馆 藏 号：203134780...