毕业论文课题相关文献综述
一、选题依据1.课题背景随着Internet技术与应用在过去十几年时间中的快速发展,Internet不仅对企业的业务流程带来了巨大的变革,也对消费者的行为模式产生了深刻的影响。
据统计,截至2007年1月,全球上网人数已达11.12亿(Miniwatts Marketing Group,2007)。
互联网已经成为人们最重要的信息来源之一(Dellarocas et al.,2005)。
DoubleClick lnc.(2005)进行了一-项针对美国服装业、计算机硬件设备业、运动与健身产品行业及旅游业网络客户的研究，发现这些行业中都有近一半以上的在线消费者在做出购买决定前会通过各种搜索引擎在互联网上搜索有关产品介绍以及其他客户对商品的评论等信息(图1),而其中互联网上的客户评论对于网络消费者的购买决策有着重要的影响(Ghoseetal.,2006)。
2.选题目的和意义近些年，随着社交媒体如论坛，微博，电子商务等的兴起， 用户对于产品的评论，评分等内容不断增加，能够自动的过滤 并抽取出其中有价值的信息就成了企业出售商品，发现新的 市场机遇的关键挑战。
这引起了情感分析研究的激增。
文本 的情感分析分析又称意见挖掘，是对人的观点进行分析，识别 出其情感趋向一 高兴、伤悲等，或得出其观点是赞同还是 反对，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、 归纳和推理的过程。
目前主流的情感分析的方法有三类，一类是基于情感词 典的方法，这类方法主要依赖于情感词典，并通过人为设计的 规则进行情感分类，第二类是传统的基于机器学习的方法，这 类方法需首先挖掘出词语的特征,再使用如支持向量机(Support Vector Machine， SVM)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林等分 类算法对文本进行情感倾向性的判断。
最后一类则为基于深 度学习的方法,即使用不同的神经网络模型，将文本映射到向 量空间得到词语的数值表示，再将向量输入到分类器中。
使 用神经网络的好处在于可以避免繁琐的特征选择过程，可捕 捉到复杂的特征。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
