基于RS_SVM的网络商品评论情感分析研究_王刚
聚美优品营销策划
目录 摘要： (2) 1网络营销 (3) 1.1网络营销概述 (3) 1.2网络团购概述 (4) 2聚美优品企业概况 (5) 2.1企业简介 (5) 2.2网站特色 (6) 2.3盈利模式 (7) 3聚美优品营销分析 (7) 3.1 4P分析 (7) 3.2 SWOT分析 (9) 4聚美优品网络营销策略的改进 (11) 4.1满足客户需求 (11) 4.2将价格优势与品牌品质充分体现，减少广告的投入 (12) 4.3将现有产品做到专而精 (12) 5聚美优品成功营销战略启示 (12) 5.1专业是根本 (12) 5.2以人为本是核心 (13) 5.3服务是成败的关键 (13) 6结语 (13)
“聚美优品”营销策划分析 摘要： 随着网络经济的到来，以Internet为核心的现代网络技术和通信技术已经得到了飞速的发展和广泛应用，世界经济向全球化和信息化发展成为新世纪鲜明的特征和趋势。[聚美优品营销策划分析]今天，我们已经走入了以因特网(Internet)为基础的网络经济时代,在网络技术逐步完善和成熟的今天，网络营销在全球范围内受到广大企业和商家的青睐。 在网略营销成为市场,且在市场中占据越来越大的份额时,聚美优品作为一个典型的网略营销化妆品销售企业,为中国的网略营销探索做出了积极的贡献。自聚美成立以来，聚美一直以其独特新颖的营销策略和一个又一个创意十足的营销活动受到广大消费者的好评。作为垂直电商，访问量及销量自然比不上京东，天猫，当当等大型电商，[聚美优品营销策划分析]但聚美却用自己的方式在消费者心中留下了相当深刻以及正面的形象。而近期，聚美优品又迎来四周年庆典，它又将会掀起怎样的团购新浪潮呢？ 关键词： 网络营销网络团购聚美优品营销策略
网评文章写作要点
网评文章写作要点 一、网评概念 字面上理解：网评，就是“网络上的评论”。 评论：是一种政论性的新闻体裁，它是针对新近发生的,具有普遍意义的新闻事件和迫切需要的解决的问题,发议论、讲道理,直接发表意见的文章。 二、网评写作要求 1、确定鲜明独到的观点（观点辣） 2、搜集典型有力的论据（论据杂） 3、运用严密有趣的语言（语言趣） 三、怎么写网评 一是要注重积累。网络宣传评论工作的核心是原创网评文章的写作，要写好网评文章需要有大量的新闻素材作为支撑，因此首先要注重新闻素材的积累，通过素材挖掘评论话题。我们可以通过一些大的门户网站和论坛来发掘新闻源，及时将其中的一些有价值的新闻话题汇总保存，作为今后网评文章写作和转帖的重要素材来源。此外，在做好素材积累的同时，更重要的是做好写作经验的积累，这就需要勤动手、动脑，多去创作，通过写作的实践来积累经验。 二是要注重方法。网评文章大体分为两类，一类是时效性网评文章；一类是理论性网评文章。时效性网评文章就是要注重一个字，快。每天早上打开电脑第一时间浏览各大网站，寻找新闻源，早下手，早收获，争取在一个半小时内完 - 1 -
稿，因为大部份网站的编辑作息时间也是朝九晚五，目前只发现“川北在线”是下班时间发稿，所以此网站也可以下班后在投稿；理论性网评文章就要注重文章的质量，内容一定是正面，要充实，观点独特，字数一般在1500—2000字，最好要有二级标题，大标题一定要新颖。时效性网评文章也一样，标题就像是人的眼睛，出现在编辑面前的首先是文章的标题，换位思考，一个网站的编辑每天邮箱里至少有上千篇网评文章，不可能都发出来，怎么选？肯定是先看标题，在看内容，标题新颖了，就算内容一般，上稿的几率也会很大。 三是要注重交流。网宣工作不是单一的，更不是闭门造车，做好网宣工作需要分工，但更看重的是协作，所以，要多进行交流，将各自在网宣工作中发现的好的经验做法拿出来分享，共同改进，从而提高网宣工作的整体效果。同时对于一些热点和焦点话题，可以共同探讨，及时交流看法，通过思想的碰撞发掘出好的论点和角度，为网评文章的写作拓展思路。 四、关于投稿 （一）较通用的投稿格式： （文章标题）+（文章由头、引子）+（新闻来源地址链接）+（正文）+（投稿人信息）=一篇时评 （文章标题）打破“干部用时方恨少”怪圈 （文章由头、引子）1月22日，网民质疑，“非中共党- 2 -
文本情感分析综述
文本情感分析综述? 赵妍妍+, 秦兵, 刘挺 (哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院信息检索研究中心, 黑龙江哈尔滨 150001) A Survey of Sentiment Analysis * ZHAO Yan-Yan+, QIN Bing, LIU Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) + Corresponding author: Phn: +86-451-86413683 ext 800, E-mail: zyy@https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html, Abstract: Sentiment analysis is a novel research topic with the quick development of online reviews, which has drawn interesting attention due to its research value and extensive applications. This paper surveys the state-of-the-art research on sentiment analysis. First, three important tasks of sentiment analysis are summarized and analyzed in detail, including sentiment extraction, sentiment classification, sentiment retrieval and summarization; then the evaluation and corpus for sentiment analysis are introduced; finally the applications of sentiment analysis are concluded. This paper aims to take a deep insight into the mainstream methods and recent progress in this field, making detailed comparison and analysis. It is expected to be helpful to the future research. Key words: sentiment analysis; sentiment extraction; sentiment classification; sentiment retrieval and summarization; evaluation; corpus 摘 要: 文本情感分析是随着网络评论的海量增长而迅速兴起的一个新兴研究课题,其研究价值和应用价值受到人们越来越多的重视.本文对文本情感分析的研究现状与进展进行了总结.首先将文本情感分析归纳为三项主要任务,即情感信息抽取,情感信息分类以及情感信息的检索与归纳,并对它们进行了细致的介绍和分析;进而介绍了文本情感分析的国内外评测和资源建设情况;最后介绍了文本情感分析的应用.文本重在对文本情感分析研究的主流方法和前沿进展进行概括,比较和分析,以期对后续研究有所助益. 关键词: 文本情感分析;情感信息抽取;情感信息分类;情感信息的检索与归纳;评测;资源建设 中图法分类号: TP391文献标识码: A 随着Web2.0的蓬勃发展,互联网逐渐倡导“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念.互联网用户由单纯的“读”网页,开始向“写”网页、“共同建设”互联网发展,并由被动地接收互联网信息向主动创造互联网信息迈进.因此,互联网(如:博客和论坛)上产生了大量的用户参与的,对于诸如人物、事件、产品等有价值的评论信息.这些评论信息表达了人们的各种情感色彩和情感倾向性,如“喜”、“怒”、“哀”、“乐”,和“批评”、“赞扬”等.基于此,潜在的用户就可以通过浏览这些主观色彩的评论,来了解大众舆论对于某一事件或产品的看法.由于越来越多的用户乐于在互联网上分享自己的观点或体验,这类评论信息迅速膨胀,仅靠人工的方法难以应对网上海量信 ?Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60803093, 60975055 (国家自然科学基金) and the “863” National High-Tech Research and Development of China via grant 2008AA01Z144(863计划探索类专题项目)
基于网络的评论褒贬分析
第21卷第3期苏州市职业大学学报V ol.21,No.3 2010年9月Journal of Suzhou V ocational University Sep., 2010 基于网络的评论褒贬分析 许璐蕾 (苏州市职业大学 计算机工程系，江苏 苏州 215104) 摘 要：针对网络中主观感情色彩的评论性文本进行处理可以获得有用的意见、结论.介绍文本倾向性分类技术,并基于该技术分析网络中对商品的评论信息.提出构建商品评价模型的方法. 关键词：文本分类；情感词；文本倾向性；机器学习 中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1008-5475(2010)03-0056-04 Analysis of Comments on the Web XU Lu-lei (Department of Computer Engineering, Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China) Abstract: The processing of subjective comments on the web yields useful opinions and conclusions. The paper introduces text tendency classification technology, on the basis of which web comments on the merchandise are analyzed and merchandise evaluation model is proposed. Key words:text classification; emotional words; text tendency; machine learning 在Web2.0得到应用的今天,人们的生活和网络越来越紧密相连.特别是像当当、卓越、淘宝等电子商务网站的盛行,使得在家中购物从可能走到现实.人们已经习惯在网络上寻找自己的商品,或者对自己使用的商品发表一些评论.即使人们准备出门去商场购买一部手机,也会很自然地先去网上探寻一番. 尽管如此,大家得到的信息还只是分散在网络中的主观性文本,而且褒贬不一,对人们的帮助并不大.如何从这些观点信息中得到对某些商品的比较有意义的评价,需要对这些观点的倾向性进行分析[1].在文本倾向性分析技术的帮助下,可以快速的获得商品的综合评价. 1 语言资源 文本褒贬分析的语言资源主要是语义词典和标注数据集.其中,英文词典包括General Inquirer 词典、WordNet等.中文词典包括知网语义词典(HowNet)、同义词词林词典. General Inquirer(GI)词典是1996年开发的,其中部分词汇手工标注了正面或负面属性,是英文文本褒贬分析研究中常用的基础资源之一.WordNet按照单词的意义组成一个表示词汇概念的词集,每个词集又有若干个指针分别指向上位、下位、反义、部分等关系的词,从而构成一个词汇语义的网络体系.知网是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库.知网基于汉语中最基本的、不易于再分割的最小语义单位“义 收稿日期：2010-04-14；修回日期：2010-04-27 作者简介：许璐蕾(1979-),女, 江苏苏州人,讲师,主要从事计算机网络研究.
社会网络分析法
第十三章社会网络分析法 近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。 第一节社会网络分析的概念 一、什么是社会网络分析 网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有： 行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。 关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。 二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。 二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。 子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。 群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。 社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。 从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。 韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。
创业案例分析聚美优品创业
聚美优品创业案例分析 一、聚美优品概述 聚美优品的前身是团美网，2010年3月由陈欧、戴雨森、刘辉三人创立于北京。中国第一家专业化妆品团购网站，也是中国最大的化妆品团购网站。在2010年9月，为了进一步强调团美在女性团购网站领域的领头地位，深度拓展品牌内涵与外延，团美网正式全面启用聚美优品新品牌，并且启用Jumei全新顶级域名。2011年，聚美优品优雅转身，自建渠道、仓储和物流，自主销售化妆品。以团购形式来运营垂直类女性化妆品B2C，打造另类的时尚购物平台。 聚美优品是一家专业的垂直类团购网站，垂直类团购网站被誉为未来团购网站的三大趋势之一；垂直类团购容易做到服务标准化，更容易吸引忠诚的客户。 二、聚美优品的基本情况 聚美优品诞生于团购网站井喷的2010年，聚美优品是中国第一家专业化妆品团购网站，也是中国最大的化妆品团购网站。2010年9月，中国互联网协会(商务部和国资委批准评级机构)授予聚美优品所属公司北京创锐文化传媒有限公司A级信用认证。2010年12月，由《互联网周刊》举办的中国互联网经济论坛上，聚美优品获颁“2010年度最受女性欢迎的团购网站”。国际一线品牌法国兰蔻（Lancome）也选择和聚美优品进行官方合作，共同开展团购活动。 2010年，聚美优品一匹从团购领域杀出的黑马，从一天销售额不足百元到销售总额过亿，用了不到一年的时间。2011年，聚美优品优雅转身，自建渠道、仓储和物流，自主销售化妆品。以团购形式来运营垂直类女性化妆品B2C，抽离混乱的团购战场。聚美优品的宗旨为“聚集美丽，成人之美”，致力于为用户提供更优质专业的服务，让变美更简单。 发展历程： 2010.03 聚美优品前身团美网上线，成为中国第一家化妆品团购站。 2010.04 聚美优品率先推出三十天无条件退货、全程保障、100%正品的三大政策，树立行业标杆。 2010.04 在业界率先推出“买二包邮”，为用户带来实惠。 2010.05 上线后两月，已有超过10,000人在聚美优品享受超值美妆。 2010.07 聚美优品搬家到新办公室、第二次搬迁库房、运营和物流能力再次提升。 2010.08 率先推出了购物车、合并发货、推迟发货等一系列新功能。 2010.08 超过100,000人享受了聚美优品的超值购物体验。 2010.09 启用全新品牌聚美优品，与全新域名JUMEI同时发布。 2010.10 聚美优品月销售额突破1000万元。 2010.11 推出手机版聚美优品，随时随地浏览抢购，美丽不留遗憾。 2010.12 第三次搬迁库房，超过3000平米现代化库房，物流规模速度再上新台阶。 2010.12 上线在线退货系统，退货弹指间完成，无忧购物体验更上层楼。
情感分析简述
情感分析简述 分类：NLP2012-04-08 12:38 1022人阅读评论(3) 收藏举报情感classification算法测试translationmatrix 情感分析，我研究了也有半年有余了，ACL Anthology上关于情感分析的论文也基本看过了一遍，但是到目前还没有什么成就的。以下是我为一位同学毕业设计写的情感分析方面的综述，引用的论文基本上是ACL 和COLING还有EMNLP上历年关于情感分析的论文，本文应该学术性比较强一点，本文虽不打算发表，但由于将来可能还有用，以及关于学术上的原因，请大家如果要引用请务必标明出处 （https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html,/s/blog_48f3f8b10100irhl.html）。 概述 情感分析自从2002年由Bo Pang提出之后，获得了很大程度的研究的，特别是在在线评论的情感倾向性分析上获得了很大的发展，目前基于在线评论文本的情感倾向性分析的准确率最高能达到90%以上，但是由于深层情感分析必然涉及到语义的分析，以及文本中情感转移现象的经常出现，所以基于深层语义的情感分析以及篇章级的情感分析进展一直不是很大。情感分析还存在的一个问题是尚未存在一个标准的情感测试语料库，虽然Bo Pang实验用的电影评论数据集（https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html,/people/pabo/movie-review-data/）以及Theresa Wilson等建立的MPQA（https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html,/mpqa/）是目前广泛使用的两类情感分析数据集，但是并没有公认的标准加以确认。 目前情感分析的研究基本借鉴文本分类等机器学习的方法，还没有根据自身的特点形成一套独立的研究方法，当然在某种程度上也可以把情感分析看出一种特殊的文本分类。比较成熟的方法是基于监督学习的机器学习方法，半监督学习和无监督学习目前的研究不是很多，单纯的基于规则的情感分析这两年已很少研究了。既然目前很多情感分析的研究基于机器学习，那么特征选择就是一个很重要的问题，N元语法等句法特征是使用最多的一类特征，而语义特征（语义计算）和结构特征（树核函数）从文本分类的角度看效果远没有句法特征效果好，所以目前的研究不是很多的。 由于基于监督学习情感分析的研究已经很成熟了，而且在真实世界中由于测试集的数量要远远多于训练集的数量，并且测试集的领域也不像在监督学习中被限制为和训练集一致，也就是说目前情感分析所应用的归纳偏置假设在真实世界中显得太强的，为了和真实世界相一致，基于半监督学习或弱指导学习的情感分析和跨领域的情感分析势必是将来的研究趋势之一。 在情感分析的最初阶段基于语义和基于规则的情感分析曾获得了比较大的重视，但是由于本身实现的复杂性以及文本分类和机器学习方法在情感分析应用上获得的成功，目前关于这方面的研究以及很少了，但是事实上，语义的相关性和上下文的相关性正是情感分析和文本分类最大的不同之处，所以将基于语义和规则的情感分析与基于机器学习的情感分析相结合也将是未来的研究趋势之一。 以下将分别对情感分析的起源，目前基于监督学习，无监督学习，基于规则和跨领域的情感分析的一些研究工作进行简单的介绍。 起源 虽然之前也有一些相关工作，但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于（Pang et al., 2002）基于监督学习（supervised learning）方法对电影评论文本进行情感倾向性分类和（Turney,2002）基于无监督学习（unsupervised learning）对文本情感情感倾向性分类的研究。（Pang et al., 2002）基于文本的N元语法（ngram）和词类（POS）等特征分别使用朴素贝叶斯（Naive Bayes），最大熵（Maximum Entropy）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）将文本情感倾向性分为正向和负向两类，将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用电影评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。（Turney ,2002）基于点互信息（Pointwise Mutual Information，PMI）计算文本中抽取的关键词和种子词（excellent,poor）的相似度来对文本的情感倾向性进行判别（SO-PMI算法）。 在此之后的大部分都是基于（Pang et al., 2002）的研究。而相对来说，（Turney et al.,2002）提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单，但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定，继续在无监督学习方向的研究并不是很多的，但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了。 监督学习 目前，基于监督学习的情感分析仍然是主流，除了（Li et al.,2009）基于非负矩阵三分解（Non-negative Matrix Tri-factorization），（Abbasi et al.,2008）基于遗传算法（Genetic Algorithm）的情感分析之外，使用的最多的监督学习算法是朴素贝叶斯，k最近邻（k-Nearest Neighbor，k-NN），最大熵和支持向量机的。而对于算法的改进主要在对文本的预处理阶段。 一个和文本分类不同地方就是情感分析有时需要提取文本的真正表达情感的句子。（Pang et al., 2004）基于文本中的主观句的选择和（Wilson el al.,2009）基于文本中的中性实例（neutral instances）的分析，都是为了能够尽量获得文本中真正表达情感的句子。（Abbasi et al.,2008）提出通过信息增益（Information Gain，IG）的方法来选择大量特征集中对于情感分析有益的特征。 而对于特征选择，除了N元语法和词类特征之外，（Wilson el al.,2009）提出混合单词特征，否定词特征，情感修饰特征，情感转移特征等各类句法特征的情感分析，（Abbasi et al.,2008）提出混合句子的句法（N元语法，词类，标点）和结构特征（单词的长度，词类中单词的个数，文本的结构特征等）的情感分析。 除了对于文本的预处理，对于监督学习中情感分析还进行了以下方面的研究的。（Melville et al., 2009）和（Li et al.,2009）提出结合情感词的先验的基于词典的情感倾向性和训练文本中后验的基于上下文的情感情感倾向性共同判断文本的情感倾向性。（Taboada et al.,2009）提出结合文本的题材（描述，评论，背景，解释等）和文本本身的特征共同判断文本的情感倾向性。（Tsutsumi et al.,2007）提出利用多分类器融合技术来对文本情感分类。（Wan, 2008）和（Wan, 2009）提出结合英文中丰富的情感分析资源来提高中文情感分析的效果。 基于规则/无监督学习
浅析新闻的网络互动式评论
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html, 浅析新闻的网络互动式评论 作者：摆卫军,张天潇,谷晴 来源：《今传媒》2012年第04期 摘要：在信息传递飞速发展，人类新闻事业步入21世纪的今天，新闻的网络评论的价值值得我们关注和思考。什么是新闻的网络评论呢？这些评论又有哪些特点和作用呢？同时，他又有哪些不足？我们该如何利用好网络评论呢？这些问题都已经成为我们研究新闻网络评论的重要课题。论文将从新闻的网络评论概念、特点、作用和存在的问题以及如何科学的引导新型舆论形式的发展等多方面入手，从而扬长避短，让新闻的网络评论更好的为社会舆论和和谐社会服务。 关键词：新闻；网络；评论 中图分类号：G210.7 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2012）04-0048-02 在信息传播方式日新月异的今天，互联网、新型信息终端成为人们快速获取、发布和传递信息的重要平台，它在人们学习、工作、生活等各个方面发挥着重要的作用，而新闻的网络评论作为一种继广播、报纸、电视之后的又一新型评论形式正在悄然走进我们的生活，其影响的深度、广度不容小觑，因此网络评论在公众舆论的组织和引导层面所起到的作用显而易见。 如何正确认识网络新闻评论，利用好网络新闻评论，更好的为社会公众服务，使之成为引领社会舆论、弘扬社会道德、构建和谐社会的舆论平台，同时也是媒体从业者和信息交流工作者面临的一个新的课题。 所谓新闻评论，即时评、政论，它是大众、专业评论人员或相关专业人士就当日新闻在公众传媒以及网络平台上发表的个人署名或匿名或化名的言论。随着承载技术的不断升级，网络评论以其自由、公开、广泛等特性更适宜普通受众参与其中，评论的形式、语言风格、字数也随之发生巨大变化，甚至点击一个图标都能成为受众参与评论的方式。结合传统新闻学的理论知识，我们不难发现，新闻的网络评论是指在网络媒体上就某一新近发生的新闻事实，迅速、及时进行评述，阐明道理，提出解决问题的方法和意见。 一、网络评论的基本类型及特点 （一）网络评论的基本类型
“聚美优品”市场营销分析
“聚美优品”营销案例分析 一、背景 聚美优品的前身是团美网，中国第一家也是最大的专业化妆品团购网站。在2010年9月，为了进一步强调团美在女性团购网站领域的领头地位，深度拓展品牌内涵与外延，团美网正式全面启用聚美优品新品牌，并且启用Jumei全新顶级域名，同年中国互联网协会授予聚美优品所属公司北京创锐文化传媒有限公司A级信用认证。2010年12月，由《互联网周刊》举办的中国互联网经济论坛上，聚美优品获颁“2010年度最受女性欢迎的团购网站”。短短一年，聚美优品从月销售额不足10万元发展到如今的2000万元规模，与越来越多的大品牌商如兰蔻、雅诗兰黛等展开合作。2011年，聚美优品优雅转身，自建渠道、仓储和物流，自主销售化妆品。以团购形式来运营垂直类女性化妆品B2C，打造另类的时尚购物平台。 2010年3月31日，聚美优品前身团美网作为中国首家专业女性团购网站上线，以正品平价形象口碑相传，在没有投入任何广告花费的情况下依然飞速发展。团美率先推出“假一赔三、30天无条件退换货、全程保障”三大政策，树立行业标杆，从一开始就坚持信誉为先，100%正品团购。聚美优品本着“聚集美丽，成人之美”的宗旨运营，现在聚美每天有50万频次的用户浏览，注册用户近100万，占女性化妆品团购市场份额的60%以上，稳居行业龙头的地位，成为国内领先的女性时尚限时折扣购物平台。 2011年4月21日，聚美优品，突破传统IT行业的营销定位，以娱乐时尚的形象从众多电子商务网站中脱颖而出，韩庚正式签约聚美优品，成为其首位代言人，在其宣传上，聚美优品以韩庚与陈欧的星座为切入点，强调“两个水瓶王子碰撞能产生什么样的火花”，星座说引起女性消费者的共鸣。聚美优品惊人的发展速度受到投资界广泛关注，很快获得新东方创始人徐小平，阿里巴巴天使投资人吴炯，险峰华兴天使基金等国内知名天使投资人，以及国际最大风险投资基金红杉资本的数千万美金的高额投资。第三笔千万美元级别的投资也将紧追而至。迄今为止，聚美优品以获得多项殊荣，聚美CEO陈鸥说：“聚美未来将更加商城化。” 二、面临主要问题 1.聚美优品来货渠道或存有漏洞，订单大幅减少，投诉量增多。“假货风波”事件之后，聚美优品订单减少30%以上，投诉量大幅提升，消费者要求退换货现象不断，对公司业绩造成极大影响。 2. 曝出涉嫌“施压供应商”，要求供应商不向其他电商提供促销支持，否则将面临账期延长甚至解除合作。尽管聚美优品“九成假货”的黑名最后查出实为造谣，但无可否认的是，聚美的产品质量并没有真正在消费者心中赢得漂亮的口碑与声名，这也成为公众对聚美“真假之身”疑虑难消的原因之一。聚美优品的产品也受到同业者的质疑。嗨淘网总经理孙振坤在其微博发表长微博，表示质疑聚美优品产品真实性。 3.聚美优品“狂轰滥炸式”的广告投放，及“以低于进价的价格促销”等方式，会增加其运营成本，且聚美优品目前的市场比较“狭窄”，所以当前的转型是不稳定的。 三、形势分析
文本情感分析论文总结
文本情感分析 赵妍妍，秦兵，刘挺- 软件学报, 2010 - https://www.wendangku.net/doc/f89005464.html, 按粒度，情感分析可分为词语级、短语级、句子级、篇章级、多篇章级；按文本类别，可分为基于新闻评论和基于产品的情感分析。 情感分析的研究任务：情感信息的抽取、分类以及检索与归纳。 一、情感信息抽取(评价词语、评价对象、观点持有者) 1.评价词语的抽取：基于语料库的抽取；基于词典的抽取；基于图的方法。 2.评价对象的抽取：基于规则/模板的方法(词序列、词性、句法规则、关联规则挖掘)；评 价对象最为产品属性，考察评价对象与领域指示词的关联度来获取；多粒度的话题模型方法。 3.观点持有者抽取：命名实体识别技术(人名或机构名)、语义角色标注；分类任务，看做 序列标注问题，使用CRF融合特征抽取；名词短语作为候选，使用ME模型计算。 4.组合评价单元的抽取： 主观表达式：Wiebe的主观表达式库(抽取n元词语/词组作为候选，对比训练预料判断) 评价短语抽取(程度副词-评价词语)：情感词典的方法；依存句法解构(ADV，ATT，DE)。 评价搭配抽取(评价词语-评价对象)：基于模板的方法(8个共现模板、句法关系模板)。 二、情感信息分类 1.主客观信息分类：文本是否含情感知识方法；组合评价单元判断；情感模板识别；基于 分类器和分类特征的二元分类任务(词语特征，标点、人称代词、数字特征，基于图)； 2.主观信息情感分类(句子级、篇章级)：基于情感知识、基于特征分类的方法(n-gram词语 特征和词性特征、位置特征、评价词特征)。 三、情感信息的检索与归纳 1．情感信息检索 2．情感信息归纳 基于产品属性的情感文摘：识别评论信息中的产品属性，抽取描述产品属性的情感句，判断其倾向性。 基于情感标签的情感文摘：标签可定义为评价搭配形式，建立标签库，相似度聚类的方法聚类得到相似的情感标签，每一类视为潜在的话题(即产品属性)。 基于新闻评论的文摘 四、情感分析的评测与资源 1.情感分析的评测：TREC，NTCIR的MOAT(新闻观点检测，情感问答，跨语言情感分析)， 国内的COAE。 2.情感分析的语料：康奈尔大学的影评数据集，UIC的Hu和Liu的产品领域的评论语料， Wiebe的MPQA新闻评论深度标注语料，MIT的多角度餐馆评论语料，中科院的中文酒店评论语料。 3.词典资源：GI(general inquirer)评价词词典，NTU评价词词典(繁体中文)，主观词词典(英 文)，HowNet评价词词典(简体中文、英文) 问题：情感信息抽取忽略词语所在语境的影响；评价对象的情感分类，而非句子级或篇章级；基于情感标签的情感文摘的深入研究；
文本情感分析研究现状
文本情感分析研究现状 机器之心专栏 作者：李明磊 作为NLP 领域重要的研究方向之一，情感分析在实际业务场景中 存在巨大的应用价值。在此文中，华为云NLP 算法专家李明磊为 我们介绍了情感分析的概念以及华为云在情感分析方面的实践和 进展。 基本概念 为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。 是什么：文本情感分析旨在分析出文本中针对某个对象的评价的正负面，比如「华为手机非常好」就是一个正面评价。情感分析主要有五个要素，（entity/实体，aspect/属性，opinion/观点，holder/观点持有者，time/时间），其中实体和属性合并称为评价对象(target)。情感分析的目标就是从非结构化的文本评论中抽取出这五个要素。
图1 情感分析五要素 举例如下图： 图2 情感分析五要素例子 上例中左侧为非结构化的评论文本，右侧为情感分析模型分析出的五个要素中的四个（不包括时间）。其中实体「华为手机」和属性「拍照」合并起来可以作为评价对象。评价对象又可细分为评价对象词抽取和评价对象类别识别。如实体可以是实体词和实体类别，实体词可以是「餐馆」、「饭店」、「路边摊」，而实体类别是「饭店」；属性可以是属性词和属性类别，如属性词可以是「水煮牛肉」、「三文鱼」等，都对应了属性类别「食物」。实体类别和属性类别相当于是对实体词和属性词的一层抽象和归类，是一对多的关系。词和类别分别对应了不同的
网络性能评价
河南理工大学 计算机科学与技术学院 网络性能评价 2014—2015学年第二学期 课程名称：网络性能测试与分析作业题目：网络性能评价浅议姓名：康震 学号：311209040218 专业班级：网络1202 2015年5月15日
摘要:计算机网络系统的性能评测是网络规划和网络管理的核心内容。基于对计算机网络的基本结构和计算机网络硬件设备的功能分析,从复杂性和成本的角度来说,计算机网络性能评测的方法分为四种,即经验法则、分析方法、测量方法以及仿真方法。同时,着眼于评测计算机网络系统的性能指标,对可度量的性能指标与不可度量的性能指标进行了详细的讨论。并分析了影响计算机网络性能的因素。最后,基于SNMP协议对可度量的性能指标的获取进行了实现。 引言 计算机网络系统是一个信息集合系统,它是由众多的计算机和各种通信设备组成,并按一定的网络通信体系结构设计,是在网络软、硬件协同工作基础上构成的一种复杂有序的系统,许多大型网络应用系统还具有大系统的特征。 在评价网络系统性能之前,需要对网络的性能进行分析与评测,这个步骤也是对网络进行规划不可缺少的一步。要评估、鉴定和验收一个现有的网络,首先必须对该网络的性能进行分析与评测;而要建立一个新的网络,建设该网络的方案很大程度上依赖于怎样分析和评价网络的性能随着网络的规模和应用复杂性的日益提高,对计算机网络的性能评测、量化网络质量的研究,已成为当前研究的热点问题。 计算机网络系统的基本组成结构 1. 通信子网和资源子网 计算机网络是由计算机系统、网络节点和通信链路等组成的系统。从逻辑功能上来看,一个网络可以分为通信子网和资源子网两个部分，通信子网指网络中实现网络通信功能的设备及其软件的集合,负责信息的传输、转接、加工和变换。资源子网由计算机系统、终端、终端控制器、连网外设、各种软件资源与信息资源组成,提供资源共享和网络服务功能。
Web文本情感分类研究综述
情报学报 ＩＳＳＮ１０００－０１３５ 第２９卷第５期９３１－９３８，２０１０年１０月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣ ＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．５，９３１－９３８Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０１０ 收稿日期：２００９年６月２９日 作者简介：王洪伟，男，１９７３年生，博士，副教授桙博导，研究方向：本体建模和情感计算，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｗｗａｎｇ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ。刘勰，男，１９８５年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。尹裴，女，１９８６年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。廖雅国，男，１９５４年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。 １） 本文得到国家自然科学基金项目（７０５０１０２４，７０９７１０９９）；教育部人文社会科学资助项目（０５ＪＣ８７００１３）；上海市重点学科建设项目（Ｂ３１０）；香港研究资助局项目（ｐｏｌｙＵ５２３７桙０８Ｅ）资助。 ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０５．０２３ Ｗｅｂ文本情感分类研究综述 １） 王洪伟１ 刘 勰１ 尹 裴１ 廖雅国 ２ （１畅同济大学经济与管理学院，上海２０００９２；２畅香港理工大学电子计算学系，香港） 摘要 对用户发表在Ｗｅｂ上的评论进行分析， 能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Ｗｅｂ文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。 关键词 Ｗｅｂ文本 情感分类 综述 主观性文本 ＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗｏｆＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎＷｅｂＴｅｘｔ ＷａｎｇＨｏｎｇｗｅｉ１ ，ＬｉｕＸｉｅ１ ，ＹｉｎＰｅｉ１ ａｎｄＬｉｕＮ．Ｋ．Ｊａｍｅｓ ２ （１畅ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＴｏｎｇｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９２；２畅ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＨｏｎｇＫｏｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｏｎｇＫｏｎｇ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｕｓｅｒｓ’ｒｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅＷｅｂｃａｎｈｅｌｐｕｓｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｕｓｅｒｓ’ｉｍｐｌｉｃｉｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｓａｎｄｆｉｎｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｌａｗｓｏｆｔｈｅｉｒｅｍｏｔｉｏｎ．Ｔｏｔｈｉｓｅｎｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｓｕｒｖｅｙａｂｏｕｔｔｈｅｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅＷｅｂｔｅｘｔ．Ｗｅｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｈｒｅｅｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ：ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙｓｕｍｍａｒｉｚｅｔｈｅｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｉｎｔｈｅｓｅｆｉｅｌｄｓ．Ｗｅａｌｓｏｓｏｒｔｅｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐｏｌａｒｉｔｙｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｏｔｗｏｔｙｐｅｓ：ｏｎｅｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｍｏｔｉｏｎａｌｗｏｒｄｓｗｉｔｈｓｅｍａｎｔｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｏｔｈｅｒｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄｓｏｆ ｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｗｈａｔｉｓｍｏｒｅ，ｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｃｏｒｐｕｓａｎｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｂｌｅｍｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｓｔａｔｕｓｑｕｏｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｗｅｂｔｅｘｔｓ，ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｓｕｒｖｅｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｔｅｘｔ 随着互联网的流行，Ｗｅｂ文本成为我们获取信 息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Ｗｅｂ２畅０技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如 对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中 蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Ｗｅｂ文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析（ｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ），就是确定说话人或作者对某个特定主题的 — １３９—
市场营销案例分析-关于聚美优品
聚美优品的前身是团美网，中国第一家也是最大的专业化妆品团购网站。在2010年9月，为了进一步强调团美在女性团购网站领域的领头地位，深度拓展品牌内涵与外延，团美网正式全面启用聚美优品新品牌，并且启用Jumei全新顶级域名，同年中国互联网协会授予聚美优品所属公司北京创锐文化传媒有限公司A级信用认证。2010年12月，由《互联网周刊》举办的中国互联网经济论坛上，聚美优品获颁“2010年度最受女性欢迎的团购网站”。短短一年，聚美优品从月销售额不足10万元发展到如今的2000万元规模，与越来越多的大品牌商如兰蔻、雅诗兰黛等展开合作。2011年，聚美优品优雅转身，自建渠道、仓储和物流，自主销售化妆品。以团购形式来运营垂直类女性化妆品B2C，打造另类的时尚购物平台。 2010年3月31日，聚美优品前身团美网作为中国首家专业女性团购网站上线，以正品平价形象口碑相传，在没有投入任何广告花费的情况下依然飞速发展。团美率先推出“假一赔三、30天无条件退换货、全程保障”三大政策，树立行业标杆，从一开始就坚持信誉为先，100%正品团购。聚美优品本着“聚集美丽，成人之美”的宗旨运营，现在聚美每天有50万频次的用户浏览，注册用户近100万，占女性化妆品团购市场份额的60%以上，稳居行业龙头的地位，成为国内领先的女性时尚限时折扣购物平台。 正文 一、市场细分 市场细分的标准主要有两个方面包括消费者市场细分和产业市场细分，这里我小组采用了消费者市场细分的标准。因为聚美优品更加关注的是消费者需求的差异性，而将造成消费者需求差异的因素进行归纳
分类的正是消费者市场细分的标准。了解市场细分的有利于发现新的市场机会，更加有利于产品和品牌的推广，从而加强与化妆品供应商的合作与联系，来提高与其他网购的竞争能力。现在聚美优品的消费者细分市场的四个方面分析如下： （一）地理细分 聚美是化妆品团购网站，其地理因素影响较小，它的主要目标市场地域位于城市地区，由于其主要消费者是具有独立收入来源而又专注于追求时尚、展现自我的年轻女性，同时的它物流成本以及信息需求决定聚美的主要消费区是城市； （二）心理细分 聚美的愿景是“让变美更简单”，它致力于创造简单、有趣和值得信赖的化妆品购物体验，专注于引领时尚潮流，打造女性全新魅力，因此聚美把市场定位在对化妆品需求过高、对时尚追求欲浓、偏爱于展现自我的年轻女性消费群体； （三）行为细分 随着B2C（business to customer）的发展，团购网站发展趋于成熟，团购的方便、简单、高效也符合当前快节奏生活的需求，因此目标消费群体以那些空余时间不足、生活节奏紧张、有网络习惯、对特定化妆品品牌有归属感的年轻女性。 （四）人口细分 性别：聚美从事的是化妆品团购，因此主要消费目标是女性； 年龄：主要是20-35的年轻女性，由于20岁以下的女性少有独立经济收入来源，而35岁以上女性在时尚方面的投入所占消费比重不是太大。