基于UGC文本的动态多属性决策方法

网络中的大量UGC文本包含了用户对产品的真实评价，如何利用评论文本对产品进行决策或排序越来越受到重视。本文提出了基于UGC的动态多属性决策方法。首先，面对非结构化的文本信息难以直接被机器理解，提出了属性信息提取方法。从文本中提取用户关注的产品属性，基于情感分析方法对属性评价值进行计算，并结合属性频次和情感分歧度指标定义了属性权重计算方法。然后，考虑到UGC文本内容的动态变化导致不同时段的信息对当前决策的参考价值不同，本文在多属性决策框架的基础上提出了区分时间窗口的动态决策模型，时间窗口的划分基于属性相似性，同时结合时间距离给出了时间权重计算方法。最后，运用本文提出的方法结合VIKOR排序算法对基于游记的旅游目的地排序问题进行了实验求解，说明了本文方法的可行性和实用性。

随着社会的发展和管理决策问题的复杂化，由单人或小群体专家做出的决策结果越来越难以满足社会大众群体的需求。

而群体决策能够充分利用不同领域专家的意见， 其决策结果更容易被大众接受[1] [2] [3]。此外，现代化的信息技术改变了传统的决策方式，社会公众可以通过网络平台交流信息、发表意见， 例如商品评论、旅游游记等UGC (User-Generated Content, UGC)信息。

这些用户生成内容是消费者使用产品或享受服务后的体验感受，对产品或服务的评价更加真实可靠，成为众多现实决策问题的信息来源[4] [5] [6]。

目前已有许多学者研究如何利用在线UGC 评论构建多属性决策框架， 对备选商品进行排序[7] [8] [9] [10]。

与传统决策的结构化评价不同， 在线评论比较复杂， 用于多属性决策时其属性及评价意见需要从文本中挖掘。相关研究中方案属性的提取仍然依赖人工确定，且对评价意见的计算粒度较粗[8] [10]，容易造成属性维度抽取不够全面和情感信息的丢失。此外，现有方法通常将抓取的所有评论信息统一看待处理，构建评论用户关于产品的整体评价矩阵。然而，互联网由于更新迭代快且信息数量呈现爆炸式增长， 用户生成内容无论多好，都有其时效性和流行性，时间久远的UGC 数据越不容易被用户选择，且对于决策的参考价值会大大降低。一般来说，UGC 内容会受到用户和产品两方面因素的影响。以旅游UGC 为例，一方面，游记内容会随着目的地的更新而不同，比如目的地增加了旅游项目或是改进了活动体验， 对应的游记内容会与以往的不同。另一方面，旅游者的需求是不断变化的，对目的地的要求与体验评价会随之改变，这些变化都将反映在游记中。因此，从不同时段的UGC 中获得的决策信息对当前的产品决策参考价值是不同的，需要分别处理。

综合考虑文本信息的复杂性与UGC 文本的动态变化性，本文提出基于UGC 的动态群体多属性决策方法。首先给出了本文的属性、属性权重及评价意见提取方法，为构建评价矩阵奠定基础。进一步以内容的变化划分时间窗口，区分UGC 在时间维度上的决策价值，构建时间序列动态决策模型。