摘要：随着互联网平台以及多用户社交网络的成熟， 群体用户消费体验的参考价值日趋扩大， 在海量评论数据中，负面评论对企业和消费者的参考价值更为突出， 有效的面向负面评论的可视分析是有必要的. 针对评论数据高维多元的特征， 为了给企业和消费者提供全新的评论分析视角， 以负面评论为切入点， 给出负面评论的划定范围， 提出了一个交互式的可视分析系统. 首先， 利用情感分析和意见挖掘方法处理用户评论数据， 并提出评论个体影响力差异量化方法; 其次设计了主题情感波纹图、评论比较视图等一系列交互式可视化表示方法， 利用动态交互式方法构建多维度关联视图探索影响负面评论产生的因素， 负面评论产生的原因及其个体化差异. 3个案例的结果表明， 所提系统是有效和实用的; 同时， 该系统还可扩展应用于其他领域的评论文本可视分析中.
文章目录
1 相关工作
1.1 文本情感分析
1.2 评论数据可视分析
1.3 文本可视化
2 数据与任务
2.1 数据抽象
2.2 传统评论分析方法
2.3 可视分析任务
3 数据整合和模型
3.1 情感分析
3.2 意见挖掘
3.3 个体影响力建模
3.4 负面评论提取
4 本文系统
4.1 餐厅概览视图
4.1.1 统计筛选视图
4.1.2 主题情感波纹图
4.2 文本细节对比分析视图
4.2.1 餐厅信息视图
4.2.2 评论比较视图
4.3 时变评论视图
4.3.1 评论环形图
4.3.2 餐厅比较花瓣图
4.3.3 用户评论轨迹图
5 案例分析
5.1 探索影响负面评论产生的因素
5.2 分析负面评论产生原因及其个体化差异
5.3 探究负面评论影响力
6 用户反馈与讨论
6.1 用户反馈
6.2 讨 论
7 结 语
