基于情感分析与TextRank的负面在线评论关键词抽取          下载免费PDF全文

庞庆华  董显蔚  周斌  付眸 《情报科学》2022,40(5):111-117

【目的/意义】负面在线评论已成为商家重要的经营决策信息,对了解客户消费满意度、改善产品和服务质量 具有重要意义。【方法/过程】该文将情感分析和关键词抽取相结合,提出一种基于BiGRU-CNN 和 TextRank的在 线评论负面关键词抽取方法,即首先对在线评论文本数据进行清洗,然后构建 BiGRU- CNN 情感分类模型对在 线评论进行情感分析,最后采取TextRank 方法抽取情感分析得到的负面评论中的关键词。利用这种方法,对十个 产品与服务类别的6万余条消费者在线评论文本数据进行实证分析。【结果/结论】实验结果表明,该方法能准确判 别客户负面在线评论情感倾向,F1值达92.41%,并且负面在线评论关键词抽取结果能较好帮助商家完善产品质量 和服务。【创新/局限】提出一种结合双向GRU 和CNN 结合的情感分类模型,在此基础上基于TextRank 方法抽取 情感分析得到的负面评论中的关键词,进一步提升模型对于在线评论情感分析的准确性。  相似文献   

电子商务平台消费者绿色产品评论信息采纳意愿研究          下载免费PDF全文

魏华  高劲松  万辉 《情报科学》2020,38(5):161-168

【目的/意义】在线评论在消费者购买决策中的重要性日益凸显,探索电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳的影响因素,为进一步挖掘在线评论的商业价值、促进绿色产品的消费提供参考。【方法/过程】以TAM和ELM为理论基础,结合社会环境因素和消费者个体特质因素,构建电商平台消费者绿色产品在线评论信息采纳意愿的影响因素模型,运用结构方程模型进行实证检验。【结果/结论】结果表明评论质量和社会影响均对感知评论有用性产生正向影响,评论源可信度与感知评论有用性的关系不显著,感知评论有用性和社会影响又对评论采纳意愿产生正向影响,产品卷入度会调节消费者评论有用性的感知,而专业知识未能起到调节作用。  相似文献   

基于京东商城评价数据的在线商品好评、中评、差评比较研究          下载免费PDF全文

杨东红  吴邦安  陈天鹏  薛红燕 《情报科学》2019,37(2):125-132

【目的/意义】从众多质量良莠不齐的在线评论中,将质量高、有用性强的评论呈现给消费者。【方法/过程】 为了比较好评、中评和差评的属性,本研究以京东商城的爬虫数据为研究对象,使用R3.4.3软件,根据不同产品类 型的评论,从评论长度、有用性投票和评论回复数三个维度比较好评、中评和差评。【结果/结论】产品类型和情感倾 向会显著影响评论长度,好评和差评的评论长度要多于中评;产品类型和评论长度对有用性投票和评论回复数都 存在显著的影响,情感倾向对有用性投票和评论回复数不存在显著影响。  相似文献   

基于品牌声誉感知差异的在线评论有用性影响因素实证研究          下载免费PDF全文

彭丽徽 李 贺张艳丰  陈远方 《情报科学》2017,35(9):159-164

【目的/意义】从用户对不同品牌声誉的感知角度,研究评论支持率、评论时效性、评论长度、图片数量、情感 强度和产品属性特征词对在线评论有用性的影响。【方法/过程】构建多元线性回归理论模型,通过亚马逊电子商务 平台不同品牌声誉感知的手机评论数据进行验证。【结果/结论】研究结果表明,不考虑品牌声誉差异而进行在线评 论的有用性研究具有一定的局限性,商品评论有用性研究需考虑不同品牌声誉感知影响的差异性。  相似文献   

基于集成学习的在线评论情感倾向分析          下载免费PDF全文

高欢  那日萨  杨凡 《情报科学》2019,37(11):48-52

【目的/意义】准确挖掘消费者在线评论情感倾向,对于改善商家服务具有重要意义,而情感倾向预测的准 确性仍需提高。【方法/过程】文中设计基于集成学习的在线评论情感分类算法,即以N-gram算法分析在线评论词 语特征,结合情感词典构造文本特征,利用逻辑回归、Light GBM等机器学习方法为基础的集成学习进行训练,实现 在线评论情感分类。【结果/结论】实现了评论的情感倾向预测,在电脑评论数据集,较之于经典的SVM算法和无监 督类算法,该模型的分类衡量指标F1值分别提高了10%到30%不等。同时,在酒店、图书等不同领域的数据集上显 示,该方法的分类准确性仍具有上述效果,证明了该方法具有领域移植性。  相似文献   

大数据环境下公共安全突发事件微博用户评论的归因分析          下载免费PDF全文

邓春林  周舒阳  杨柳 《情报科学》2021,39(1):48-55

【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行 聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络 分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行 情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒 体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微 博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创 新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类 分析。  相似文献   

基于细粒度评论挖掘的在线图书相似度计算研究          下载免费PDF全文

叶佳鑫  熊回香  孟璇 《情报科学》2023,41(1):166-173

【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。  相似文献   

基于中文网络客户评论的消费者行为分析方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

邱云飞  王雪  邵良杉 《现代情报》2012,32(1):8-11,15

网络上针对商品的评论中含有消费者的消费习惯、消费体验和消费偏好等颇有价值的信息,这为观察和分析消费者的行为提供了很好的资料。文中设计了一个网络环境下的消费者行为分析方法。首先,在收集的客户评论中提取产品特征、消费者信息和消费者对具体产品特征的情感倾向;其次,按消费者信息进行消费者群体划分,进而探讨不同消费群体对不同产品的喜好。企业可通过该方法及时获取消费人群对产品的反馈数据并制定正确的市场营销策略。  相似文献   

在线负面评论信息对潜在消费者购买意愿影响研究          下载免费PDF全文

王阳  王伟军  刘智宇 《情报科学》2018,36(10):156-163

【目的/意义】从在线负面评论信息的特征性因素出发,研究其对潜在消费者购买意愿的影响作用,并探究 消费者动机性对各个因素的影响路径关系是否具有调节效应。【方法/过程】根据精细处理可能性模型（ELM）,依据 潜在消费者涉入度高低分别从外围情境感知路径和核心认知加工路径构建理论研究模型并通过实证方法进行验 证。【结果/结论】研究结果表明,负面评论信息的负面情感倾向,评论时效性,感知风险对潜在消费者购买意愿均有 显著影响作用,其中负面情感倾向效应最大。而消费者动机性只对感知风险和购买意愿间关系调节效应显著,说 明潜在消费者动机性越强,对负面评论信息的感知风险越敏感。  相似文献   

在线评论中离散情感的分布研究          下载免费PDF全文

刘丽娜齐佳音齐宏伟  蒋思 《情报科学》2017,35(8):121-128

【目的/意义】基于离散情感理论,对电商平台在线评论中所含不同离散情感的分布规律进行探究,发掘其 对于营销管理的实践意义。【方法/过程】以手机这一搜索型产品的海量中文评论为研究对象,以情感认知模型OCC 模型为情感分类依据,通过深度学习的方法构建离散情感语料库,并在此基础上对不同评论星级、不同的商品购买 和评论发布的时间间隔中,评论所包含离散情感的分布特征进行了深入的研究。【结果/结论】研究发现：包含不同 离散情感的评论在不同评论星级中的分布情况差别较大,在不同时间间隔中的分布曲线却大致相同,虽都与“长尾 分布”非常类似,但仍有细微差别。  相似文献   

社会化商务社区中用户信息处理行为影响研究——基于眼动实验的比较分析          下载免费PDF全文

王亚妮  王君  姚唐 《情报科学》2022,40(4):138-146

【目的/意义】围绕社会化商务社区中的信息搜索和信息处理,从认知心理学和神经学视角探究用户对商品 信息的偏好及关注程度,有助于帮助社区提供优质的信息服务,实现社区推荐智能化。【方法/过程】选取典型的社 会化商务社区为研究背景,通过眼动实验收集数据,挖掘社区中的信息呈现（客观事实型信息vs.主观评价型信息） 和商品类型（享乐型商品vs.实用型商品）对用户信息处理可能的影响规律。【结果/结论】用户对不同的信息在处理 上存在显著性差异,和客观事实型信息相比,用户在了解商品时更关注主观评价型信息;商品类型显著影响用户在 社区中的信息搜索和信息处理,用户更关注享乐型商品的主观评价型信息而关注实用型商品的客观事实型信息。 【创新/局限】现有研究多从社会环境、信息系统、用户特征等方面研究用户信息行为的影响因素,本研究从信息维 度出发借助眼动实验的方法为社会化商务社区中的用户信息行为提供新的研究视角。  相似文献   

基于LDA主题识别与Kano模型分析的用户需求研究          下载免费PDF全文

李贺  曹阳  沈旺  李叶叶  涂敏 《情报科学》2021,39(8):3-11

【目的/意义】目前,越来越多的消费者参与在线评论进行信息交互和需求表达。从丰富的在线产品评论中 识别并分析用户需求有助于企业有针对性地提升产品及服务质量,从而推动企业可持续发展。【方法/过程】本文利 用LDA模型对在线手机评论进行评论主题及产品特征挖掘,有效识别用户需求要素。基于Kano模型设置用户需 求调查问卷,结合用户满意指数分析各项需求对用户满意度的影响,确定各类用户需求重要度和供给优先级顺 序。【结果/结论】本文将24项用户需求要素划分为6项高魅力型需求、8项低魅力型需求、3项高期望型需求、3项高 必备型需求、2项低必备型需求、2项无差异型需求,进一步提出企业产品管理的优化策略。【创新/局限】本文利用文 本挖掘方法对真实的在线评论进行用户需求分析,有效克服传统用户需求调查方法中存在的需求来源滞后及可靠 性不足等问题。此外,本文所选产品的品牌相同,后续研究可向多平台及多品牌的产品需求分析进行改进和深化。  相似文献   

网络用户在线评论的主题图谱构建及可视化研究——以酒店用户评论为例          下载免费PDF全文

邢云菲  曹高辉  陶然 《情报科学》2021,39(9):101-109

【目的/意义】网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文 本挖掘是情报分析的重要内容。【方法/过程】为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息, 本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线 评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征。【结果/结 论】研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置。本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮 助酒店管理者了解用户住宿需求并以此提高用户满意度具有重要价值。【创新/局限】本文结合主题图谱和文本挖 掘技术构建酒店用户在线评论主题图谱,在大数据文本主题聚类上显示出优越性。但本文仅分析TripAdvisor网站 四个城市中部分酒店的用户在线评论,数据面覆盖不够广泛。  相似文献   

国内突发事件网络舆情研究进展          下载免费PDF全文

满媛媛  刘佳宁 《情报科学》2020,38(12):170-177

【Purpose/significance】With the development of multi type network platform and the frequent occurrence of emergencies, the research on network public opinion of emergencies has more theoretical value and guiding significance than ever before. This paper takes the network public opinion of emergencies as the object, and reviews the research prog⁃ ress and hot issues of network public opinion, so as to provide reference for grasping the research status and further expand⁃ ing research in this field.【Method/process】We select the relevant literature of emergency network public opinion in CNKI database, use CiteSpace to visually analyze the research institutions, core researchers and keywords in this field, and com⁃ pare the research of the characteristics of public opinion, the trend of the network, the content and the trend of the network, and the trend of the network.【Result/conclusion】Combined with the domestic literature review and summary, this paper ex⁃ plores the development trend of emergency network public opinion research, and puts forward the research prospect in this field.  相似文献   

基于评论数据的文本语义挖掘与情感分析          下载免费PDF全文

张公让  鲍超  王晓玉  顾东晓  杨雪洁  李康 《情报科学》2021,39(5):53-61

【目的/意义】基于互联网海量评论数据进行情报分析,挖掘出影响客户服务评价和满意度的关键因素,了 解客户差评背后的原因,对提升企业客户关系管理水平具有重要意义。【方法/过程】通过词云图、语义网络特征关 联分析、LDA主题模型的特征分析以及基于语义的情感词典方法,基于百度口碑中十家快递企业的客户评论数据 进行了情感计算与分析。【结果/结论】影响客户情感倾向的主要因素为：物流速度、服务态度、电话服务、投诉处理、 物流信息更新、时效性以及收费价格。基于上述结果提出了对策与建议。【创新/局限】基于现实世界真实数据,采 用数据挖掘方法分析客户情感倾向,为客户情感关键影响因素识别提供了数据科学的研究范式。  相似文献   

面向用户评论的主题挖掘研究——以美团为例          下载免费PDF全文

曾金  张耀峰  黄新杰  黄廷海 《情报科学》2022,40(11):78-84

【目的/意义】从海量自助餐用户评论数据中抽取有效关键词构建主题和主题词,协助商家了解用户口碑, 进而更好的改善餐饮行业的管理水平。【方法/过程】通过融合TF-IDF、TextRank和LMKE三种不同的关键词抽取 方法获取最优关键词,再对抽取的关键词进行语义聚类、主题识别、主题词挖掘和主题权重计算,最后在采集的美 团数据集上进行验证方法的有效性。【结果/结论】实验结果表明,三种关键词抽取方法的融合比单个关键词算法效 要好,文本评论聚类后的主题分别是：味道、菜品、环境、服务、价格,主题的重要程度依次是：味道 36.2%、服务 22.9%、价格15.1%、环境13.6%、菜品12.2%。实验结果证实,通过该方法能够有效识别和构建主题及主题词,并计算 出用户对于不同主题关注的重点内容,同时为餐饮行业主题及主题词挖掘和应用研究提供了一定的理论和技术基 础。【创新/局限】提出一种半监督语义聚类的主题识别、主题词构建和主题权重评估方法;不足之处在于本次实验 仅以武汉地区的美食自助餐评论为主,其构建的主题适用性范围有限。  相似文献   

基于BERT-BiLSTM模型的舆情监测方法及实证研究——以研究生招生考试为例          下载免费PDF全文

郝彦辉  王曦  陈铎 《情报科学》2021,39(8):78-85

【目的/意义】教育招生考试备受社会各界关注,极易触发舆情事件。及时监测并准确研判相关网络信息传 播发展态势,发现潜在舆情并处置应对,对于保障考试安全和维护学校声誉具有重要意义。【方法/过程】采集研究 生复试期间主流媒体社交平台数据,将BERT语言训练模型同BiLSTM相结合,构建深度神经网络模型,对文本的 情感极性进行分析。用TextRank算法提取不同情感极性类属文本的热门主题词,监测潜在舆情并提出管理建议。 【结果/结论】实证结果表明,该模型能够有效挖掘不同情感极性下的热门主题信息,从而发现潜在隐患以及可能发 生的舆情焦点,为高校网络舆情管控提供了方法参考和实践依据。【创新/局限】与传统方法相比,基于BERT的预训 练语言模型可有效解决因数据量少而导致模型无法准确表示不同语句之间复杂关系的局限性,同时BERT可对文 本进行双向建模,捕获不同句子之间的关系特点,提升对文本情感主题挖掘的准确性。  相似文献   

基于扎根理论的平台就业用户能力信息识别与匹配研究          下载免费PDF全文

张丽  王文静 《情报科学》2022,40(5):97-103

【目的/意义】平台就业用户的服务能力是平台经济发展的基础,识别平台就业用户的能力信息构成要素, 为平台经济数据信息匹配及监管提供参考。【方法/过程】运用扎根理论,以平台就业用户为研究对象,提炼其能力信 息构成要素,明确各信息要素之间的作用关系。适用量质协调的评价方法,构建平台就业用户信息匹配评价体系。 【结果/结论】平台就业用户能力信息要素主要体现在四个维度,包括基础信息、服务信息、协作信息、发展信息,基于 平台就业用户的能力信息匹配监测体系,可监测平台就业用户的信息匹配质量。【创新/局限】通过扎根理论针对平 台就业用户的能力信息进行萃取,并探讨了能力信息匹配监测的理论路径,有待进一步获取平台就业用户数据进 行实践检验。  相似文献   

基于主题的微博情绪与传播力关系研究——以"中美贸易战"为例          下载免费PDF全文

王志刚  邱长波  崔晶  白志鹏 《情报科学》2020,38(12):158-162

【Purpose/significance】this paper crawls the microblog related to the "Sino-US trade war" event, aiming to clari⁃ fy the relationship between the emotional characteristics and communication power of microblogs on different themes in the event, which is helpful to control and guide the public opinion.【Method/process】Firstly, we extract the topic of microblog data, classify the data into different emotion and calculate the emotional intensity, then we study distribution of emotion types,and discuss the relationship between the emotional types and the emotional intensity and the communication power of each topic.【Results/conclusion】The results show that: ①The analysis of the proportion and intensity of emotions of dif⁃ ferent themes can effectively identify the themes and emotions with potential risks. ②The analysis of the relationship be⁃ tween high proportion and high intensity of emotion and communication power in different themes can provide reference for formulating emotion guidance strategies.  相似文献