未來性資訊檢索系統基於網路論壇之研究

Future Related Information Retrieval System Base On Online Forum

林祐任(You-Ren Lin)

指導教授 ： 蕭瑞祥

淡江大學/商管學院/資訊管理學系碩士班/碩士(2015年)

https://doi.org/10.6846/TKU.2015.01035

摘要

時至今日，利用社群網路平台發表自我感受及想法成為趨勢，使得產品評論資訊更容易的被發表及傳播。本研究結合『未來學』、『意見探勘』、『情感分析』三個領域。本研究採用 Nunamaker (1991)等人所提出之系統發展研究法，旨在分析網路評論，整理出網友對於產品的期望，讓開發商更直接簡便的了解消費者的當下需求與未來趨勢。本研究的實驗對象為華碩公司所推出的手機「Padfone變形手機」、「Zenfone智慧型手機」兩種系列產品的評價，實驗資料集來自Mobile01小惡魔論壇的文章資料。文章日期蒐集範圍分別以該系列首次發表年度開始。整體準確率達89%。而未來詞與意見單元之修飾距離為8以內時，未來性意見準確率達60%。最後以圖表呈現產品的意見狀況，表達使用者對產品各部件的意見與期許。

關鍵字

意見探勘 ； 意見單元 ； 未來性資訊 ； 情感分析

並列摘要

Texting products usage experience and comments in social media community has been a tendency of most people new behavior. This research is to develop the model of combined with “future related wordings”, “opinion unit retrieval”, and “sentimental analysis” methods for exploring and analyzing text-oriented people opinions and comments. This system prototype adopting with Nunamaker(1991) system development method is to demonstrate the amount of positive and negative in time-frame curve of product opinions as well as to search the possible future related wordings for estimating the needs of product future design.
This study is based on ASUS mobile products data samples to manipulate opinion unit mapping process and the result of this experiment is to find the accuracy rate 89% of matched opinion unit, the distance between “future related word” and opinion unit less than 8 words in most sentences, and reaching 60% corresponding to “future” definition. Using Graphic style describes user product opinions and product expectations as deducing to future related words in final conclusion of this research.

並列關鍵字

Opinion Mining ； Opinion unit ； Future Related wordings ； Sentimental Analysis

參考文獻

[1] 王正豪、李啟菁，民99，中文部落格文章之意見分析，國立台北科技大學資訊工程研究所碩士論文。

[7] 陳柏翰、蕭瑞祥，民102，基於中文語法規則的意見單元抽取方法之研究，淡江大學資訊管理研究所碩士論文。

[8] 徐鳳謙、陳玉惠，2010，『微網誌與部落格之差異』，資訊傳播學報-網路中介傳播，第2010期：第63~70頁。

[12] 黃心宜、蕭瑞祥，民103，基於影響力分析之意見單元評價的研究，淡江大學資訊管理研究所碩士論文。

[13] 黃錫美，民95，『希望之概念分析』，志為護理，6:2，第57~63頁。