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[目的/意义]针对我国在线用户评论习惯，探索用户评论行为对评论时间的影响作用因素，对电子商务运营商探究用户评论行为规律及探索潜在用户评论时间偏好具有重要的潜在商业价值。[方法/过程]基于TAM模型抽取在线用户评论行为时间特征规律研究的影响因素并构建模型，通过抽取消费者购买行为和评论行为的时间间隔为时间序列，通过多元线性回归模型进行假设验证。[结果/结论]通过对在线评论数据的实例验证，本文所构模型能够很好地发现在线用户评论行为对评论时间的影响作用关系，对消费者评论行为的时间特征规律发现和预测具有辅助作用。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。 相似文献
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[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析，能够有助于揭示在线评论的作用机理，更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城（jd.com）搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型，从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发，探索不同因素对在线负面评论有用性的影响，并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明，在线负面评论的影响因素受商品类型调节，会对有用性产生非线性复杂影响，导致作用度存在差异。对于搜索型商品，在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显；而对于体验型商品，在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。 相似文献
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通过对用户的满意度影响因素的分析,能够帮助商家挖据用户需求、提升用户满意度、从而提高商品销量。本文使用商业智能软件Power BI对用户评论文本进行数据挖掘,通过提取评论数据中的质量、物流、尺码、价格、颜色等影响用户满意度影响的因素,利用情感分析法进行赋值,然后统计各影响因素的样本得分,识别出价格和质量是最重要的影响因素。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。 相似文献
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[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显著,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性影响因素模型,同时考虑商品类型的调节作用,并分析了信号环境的影响。[结果/结论]通过亚马逊中国网站获取客观数据进行实证研究,发现负面评论、评论字数越多、评论含有图片、评论者对信息有披露、评论者排名越靠前、评论回应数量越多则评论有用性越高,商品类型在评论情感倾向、评论图片对评论有用性影响中起到了显著的调节作用,并且信号影响评论有用性受到信号环境的影响。 相似文献
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基于有用性排序的在线评论与销量的关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]从海量的购物评价筛选出高效用的评论文本，既能为潜在用户的购买决策提供有价值的参考，也能为电子商务经营者提供巨大的商业价值。[方法/过程]通过量化在线评论的有用性指标，以模糊层次分析法确定属性权重，依据灰色关联分析法进行在线评论有用性排序，并基于有用性过滤评论，探究在线评论对销售绩效的影响。[结果/结论]差评的各项指标相比好评来说具有明显优势，有用性更高。评论总数、评论时效性显著促进产品销售。情感倾向对搜索型商品的销量的影响并不显著。 相似文献
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[目的/意义]网民对突发事件的评论和传播会造成涉事组织的网络舆情危机,影响组织的声誉和形象。而网民的情绪化传播是引发网络舆情危机的重要因素,但目前缺乏对网民情绪化传播机理的研究。[方法/过程]使用扎根理论研究方法,以D&G辱华事件为对象,以网民对事件的评论内容为样本进行研究。[结果/结论]通过三级编码归纳出情绪化传播的形成要素,构建了网络舆情情绪化传播的机理模型。 相似文献
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[目的/意义]网络用户主要通过购物类、社交类和点评类三种常见网络类型平台发表带有情感倾向的评论,但是由于用户群体、可评论时间、可评论次数以及评论方式等的不同,使得这三种网站类型中的用户对于同一主题的情感表达存在较大差异。文章从用户情感表达特征角度对比评测购物类、社交类和点评类三种主流网络平台中用户情感评论特点,为情感分析数据源选择提供借鉴。[方法/过程]在情感分析的基础上,通过对评论特点、用户情感特征和用户痛点等的对比分析和实证分析,探索三种平台的情感表达特点。[结果/结论]实验结果表明,不同类型网络平台评论的主要内容、情感特征以及痛点表现方面均存在明显差异,进而对情感分析信息源选择提供依据。 相似文献
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【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
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【目的/意义】在线健康社区用户规模庞大,信息量浩如烟海,如何帮助社区管理者和用户判别有用信息,提
高决策效率是亟待解决的问题。【方法/过程】在复杂网络视角下,提出一个新的评论有用性分析框架。首先,采集
在线健康社区患者评论数据,采用文本分析法分析有用评论、非有用评论以及所有评论的主题分布和情感分布,初
步分析各类评论文本的有用性特征;其次,将各类评论文本分别转换为文本关联网络,使用社会网络分析方法进一
步分析其有用性特征;最后,分析评论有用性及其特征与患者发表评论、用户对评论的有用性投票以及文本关联网
络结构特征的关联性,实现基于文本关联网络的评论有用性分析。【结果/结论】有用评论和非有用评论文本关联网
络结构具有一定差异,在线健康社区用户就诊前后的信息需求和经验输出的重点有所不同。【创新/局限】基于复杂
网络视角研究在线健康社区评论有用性,但仅使用了好大夫在线的数据,未来可对更多数量和种类的在线健康社
区信息内容有用性进行研究。 相似文献
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【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
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[目的/意义]准确把握公众微博评论中所反映的公众观点并总结舆论焦点,有助于及时获取和引导社会舆情态势,对政府公信力、快速响应能力及执行力提升具有支撑作用。[方法/过程]文章针对当前政府微博评论社会功能发挥的现实要求和其文本特征挖掘的技术需求,从基于深度学习的文本智能语义理解和挖掘出发,提出了适用的细粒度四元组标注策略,构建了政府微博评论观点抽取与焦点呈现的深度学习模型POF-BiLSTM-CRF,即通过细粒度标注策略确定、Word2vec训练词向量、BiLSTM评论特征学习进行标签及其概率输出、CRF学习上下文实现微博评论标注优化,以及观点聚类和主题词提取后最终呈现舆论焦点。[结果/结论]针对"中国警方在线"微博评论的实验表明,文章所提研究框架和模型能够有效进行舆论观点的智能化提取,为快速把握公众观点及为政府决策提供了参考。 相似文献
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为了理解在线评论对消费者网络购买意愿影响的主要动因,基于计划行为理论、技术接受模型理论和网购顾客消费体验对在线评论行为作用模型,构建在线评论对消费者网络购买决策影响的动因模型,并提出若干假设,最后通过数据采集,采用AMOS21.0软件进行数据分析,对模型和假设进行了实证研究,统计分析结果表明: 消费者——网站关系、在线评论数量、在线评论质量、在线评论接收者专业能力、在线评论接收者涉入度、在线评论接收者感知风险影响消费者网络购买意愿,在线评论者资信度和在线评论的时效性影响不显著.基于此,本文对结果进行了讨论,并对消费者和网商营销提出了建议. 相似文献