专利名称：一种针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法      申请号：2021100602129     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机软件 评论   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种针对复杂用户评论的代码质量属性判断方法，包括：Step1、预处理复杂用户评论；Step2、抽取复杂用户评论中的主题；Step3、识别各主题对应的代码质量属性；Step4、获取各主题代码质量属性表现与表现结果；Step5、分析复杂用户评论中的代码质量属性表现与表现结果，给出复杂用户评论的代码质量属性判断结果。本发明采用先抽取复杂用户评论主题再进行主题对应代码质量属性识别的方法，可以对复杂用户评论中可能存在的代码质量属性进行较为完整的判断；对于Step1‑Step3步骤识别出代码质量属性的各主题，基于主题间的关系，应用同一主题和不同主题处理规则进行处理，从而可以综合判断出复杂用户评论的代码质量属性，提高代码质量属性判断的准确性。

专利名称：一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法      申请号：2019109990974     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 电子商务 评论   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法，涉及在线评论文本挖掘领域。本发明包括步骤：1)用网络爬虫爬取商品评论数据和电商平台已有的对评论数据进行分类的标签数据；2)将标签数据人工标注为特征观点词形式；3)建立生成对抗网络，包含一个生成网络和一个判别网络；4)建立演员——评论家强化学习模型的评论家网络；5)交替训练生成网络，判别网络和评论家网络，直到收敛；6)用所得生成网络对商品在线评论进行特征及观点提取。本发明应用生成对抗网络实现在线评论商品特征和观点的自动提取，不依赖于语法规则，无需特征处理，人工干预少，领域扩展性好。

专利名称：评论点的展现方法和装置      申请号：2014107434444     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 评论   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本发明提出一种评论点的展现方法和装置，该评论点的展现方法包括：从评论数据中解析出评论观点句，并确定评论观点句的情感倾向和评论维度；计算上述评论观点句之间的评论相似性；根据评论相似性，对评论观点进行聚合，得到评论观点相似句簇；从评论观点相似句簇中提取中心句，从上述中心句中筛选出词语表达丰富且具有代表性观点的中心句，作为句子级别的评论点进行展现。本发明以句子级别的评论Tag来体现单个评论观点，以评论Tag生成的评论摘要来体现总体上的评论观点，展现形式更为灵活丰富，更为符合用户阅读的预期，具备显著的需求满足度，并且具备良好的通用性，能够以很低的人工成本扩展到其他类别的评论数据上，增加数据产出的效率。

专利名称：一种评论信息对用户签到影响的度量方法      申请号：2019102132493     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 评论   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明涉及一种评论信息对用户签到影响的度量方法，首先通过张量分解得到用户每次签到的意图分类，然后通过隐马尔科夫模型对用户的下一步意图进行预测，得到用户的下一步访问意图；对1km范围内的同意图位置进行确定；选择模型参数；基于用户该意图的历史评论数据集构建语料库；通过该语料库来训练LDA主题模型，同时对1km范围内同属该意图的位置的评论数据集构建语料库训练LDA主题模型；分析得到的主题的相似性，利用JS距离求得主题相似性并得到top‑k个预测位置。本发明考虑了用户评论信息对用户下一步位置选择的影响，通过预测用户下一步意图，计算用户历史数据中与当前在范围内的位置主题相似性，预测下一个兴趣点。

专利名称：基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法      申请号：2020105166386     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：电子商务 评论   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明涉及数据挖掘及推荐技术领域，具体涉及一种基于评论者可信赖度回归预测的商品评论推荐方法，包括：提取评论者可信赖度的相关属性特征并计算评论者的属性特征值；利用回归算法构建预测评论者可信赖得分模型并计算评论者的可信赖分数；提取评论排序相关的有效指标并计算各商品评论的该四大有效指标值；使用LambdaMART构建各商品的评论排序模型，根据评论排序模型计算最终确定各商品所有评论的排名分数，并根据评论排名得分对评论进行推荐。本发明的方法解决了在众多网站中，用户无法对不了解的用户产生信赖，也无法根据其他用户的评论而做出正确判断的问题。

专利名称：一种基于评论挖掘与密度聚类的双层图结构推荐方法      申请号：2017108202715     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 评论   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于评论挖掘与密度聚类的双层图结构推荐方法，包括以下步骤：1)读取评论数据集，通过特征提取与情感分析，提取物品的特征用于聚类；2)聚类中心快速确定的密度聚类算法，输出最优dc以及最优dc时的聚类结果；3)基于图结构的推荐，输出能量值最高的n个物品作为推荐结果。本发明提供了一种精度较高、运行效率较高、准确率较高、实时性良好的基于评论挖掘与密度聚类的双层图结构推荐方法。