基于共现网络的用户评论聚类分析与语义识别研究

摘要：

挖掘网络知识问答社区用户评论的语义关系,有利于识别用户信息需求特征,为用户提供更具有价值的评论,提升问答社区的信息服务质量.文章以"百度贴吧图书馆吧"中的评论文本数据进行实证研究,通过LDA主题模型进行评论主题聚类分析,利用Word2vec模型将主题关键词转换为词向量,并以此构建评论语义共现网络,最后进行评论排序对比.通过这种方法不仅能够正确聚类不同评论主题,还能够筛选出易被用户所忽视的高质量评论.研究发现,用户评论共分为6类,用户主要关注于学科前景发展,而对于基础设施服务和泛在化服务关注度较低.

关键词：网络知识问答社区、主题聚类、共现网络、语义识别、用户评论

分类号：G252.0(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：31-39