基于商品评论的群体用户情感趋势预测研究

提出了一种基于商品评论的群体用户情感趋势预测方法.首先,提出了基于Boson NLP的情感特征词识别算法,对时间维度下的商品评论信息进行特征选取;其次,使用群体用户多维特征向量构造多层感知器(MLP)模型进行情感分析;最后,融合评论时间和用户情感倾向值构建群体用户时序情感倾向序列,并通过长短时记忆网络(LSTM)模型进行时序情感趋势预测.在大规模真实数据集上的实验结果表明,MLP模型具有较好的分类效果;相比于现有的自回归(AR)模型,LSTM模型的平均均方差降低了79. 06%,能够取得更加精准的预测结果.