产品评级的最佳算法[关闭]

Question

我正在实施一个使用情绪分析的系统，这将帮助用户获得关于产品的真实用户体验。使用情绪分析我识别出没有正面 cmets 和没有负面 cmets 以及每个产品的情绪得分。现在我想使用这些因素对产品进行评分.. 有没有算法可以做这件事..

基本上我想使用没有正面评论和没有负面评论和产品的情绪得分来评价产品..如果有人知道任何算法，请告诉我..

Answer 1

您可以为您的参数添加权重（可能喜欢使用 多因素排名，其中计算正面和负面评论并给予单独的权重）并使用 cmets 中建议的简单公式（假设没有参数为 0），但这有一个潜在的问题，具有 5 个正面评价和 1 个负面评价的产品的排名将高于 50 个正面评价和 20 个负面评价。因此，可能有关于产品的年龄（年龄）和平均水平的信息每天积极的评论分数将是一个好主意。 您可以使用 Age 为评论提供权重。 See this link for not sorting by average rating

一个建议是根据喜欢和不喜欢范围的总和创建集群（您可能希望使用每天的平均正面评论来更改产品集群，这将使具有大量正面评论的新产品排名更高），然后使用加权算法，但需要进行两次排序，首先在簇内排序，然后对簇进行排序。

Answer 2

StanfordNLP 是一个很好的情感分析库。