1、在Web2.0環(huán)境下，隨著SNS、Blog、RSS等技術(shù)逐漸發(fā)展，用戶不僅是單方面的閱讀者，同時也是網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的制造者。用戶在購物網(wǎng)站、論壇、在線媒體或其他評論性網(wǎng)站上針對某種商品、服務(wù)、事件、新聞發(fā)表自己的看法，產(chǎn)生了大量的在線評論信息，這些信息蘊(yùn)含的價值，對消費(fèi)者、企業(yè)、政府都有著重要的意義。面對網(wǎng)絡(luò)上分布廣泛、數(shù)量龐大的在線評論信息，使用傳統(tǒng)人工閱讀方式進(jìn)行分析與挖掘不但耗費(fèi)時間，且難以進(jìn)行深入分析。
　　本文從計(jì)算機(jī)文本挖掘

2、的角度出發(fā)，通過對在線評論信息共性特征以及手機(jī)銷售評論信息個性特點(diǎn)的分析，根據(jù)自然語言本體、評論信息挖掘方法等相關(guān)理論，設(shè)計(jì)了針對電商手機(jī)評論領(lǐng)域的在線評論信息挖掘方法，并給出方法的實(shí)施流程。以京東商城的手機(jī)銷售評論數(shù)據(jù)為例，使用基于網(wǎng)頁爬蟲的方法采集數(shù)據(jù)，建立語料庫，搭建平臺建立模型，對經(jīng)過分詞預(yù)處理的語料數(shù)據(jù)進(jìn)行基于條件隨機(jī)場方法的多種數(shù)據(jù)融合與深入挖掘，抽取評論信息中的商品評論對象，改進(jìn)實(shí)驗(yàn)方案并進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明手機(jī)評論信息