大数据视角下的观点挖掘

　　本书共分十二个章节。概述了大数据视角下的观点挖掘的相关研究与不足，提出了大数据环境下所面临的规模跨度、领域跨度以及语言跨度等挑战，从而引出了本书的研究问题。论述了大数据环境下观点挖掘的研究方法，揭示了本书的研究思路和研究框架，包括多领域多语言网络评论的下载、虚假评论的识别、产品名称和属性的识别、观点的极性判断、观点挖掘的领域适配、观点挖掘的语言适配、观点挖掘的规模适配、观点摘要、观点主题分析及可视化展示等。论述了虚假评论的识别问题。从评论利益相关者内容与行为特征相结合的角度出发，提出了一种基于个人、群体和商户的主体关系模型，包括虚假评论识别的行为指标体系、虚假评论者的主体关系建模、模型的参数确定、有效性评估以及模型的适应性分析等，并进行了相应的实证研究。

　　余传明，博士，副教授、硕士生导师，文澜青年学者。主持国家自然科学基金两项，作为主要成员参与国家自然科学基金和国家社会科学基金研究六项，教育部重大项目一项，在OnlineInformation Review、Journal of Informetrics、Scientometrics、Journal ofInformation Science、KnowledgeOrganization、《情报学报》、《中国图书馆学报》、《图书情报工作》、《数据分析与知识发现》、《情报理论与实践》、《北京大学学报》、《山东大学学报》等国内外核心期刊上发表学术论文40多篇，熟悉法语、日语等语言，十多年来一直专注于语义相关的网络信息处理研究课题，在信息处理与数据挖掘方面积累了丰富的经验，在中文分词、词性标注、浅层句法分析、领域知识获取等方面具有较好的研究积累。担任《数据分析与知识发现》、《数字图书馆论坛》、《上海理工大学学报》、《Scientometrics》、iConference等学术期刊与会议审稿人。