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移动互联网和社交网络带来了大量的产品评论信息，本文在基于微观点的微结构化定义的基础上，提出了一种基于微观点的产品评论微的生成方法。利用基于改进依存句法分析的文本挖掘方法来抽取候选微观点；采用改进的基于近邻传播算法的K—means聚类算法对微观点聚类；选取微观点簇中的高频微观点组成微观点集合，从而得到满足条件的微。实验结果表明本文提出的微生成方法准确率和召回率有明显提高，生成的微具有较好的代表性和可读性。