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文章提出了科技论文关键词的战略图分析方法,从论文作者关键词、机器标引关键词和标题摘要中抽取的关键词中选择关键词,以消除标引效应,通过聚类将关键词划分为研究主题簇,计算研究主题簇的向心度指标和密度指标,绘制战略图,将研究主题簇分为4类,据此分析问题领域现状;将数据分为若干阶段,分别形成战略图,通过计算相邻阶段的主题簇的相似度指标、起源指标和影响指标,了解研究主题变迁和相互关系。实验证明了战略图分析方法的有效性。 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]针对产品评论中的复合句式，实现特征观点对的语义匹配及提取，并明确评论可信度的识别因素及权重，对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算，并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法，特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选，不仅可以评估产品整体的评论可信度，还可以细化到产品特征级别的可信度分析，为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。 相似文献
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本研究以信息采纳模型为理论支撑,将文本型评论与数值型评论的一致性进行量化,与其他可信度影响因素相结合,提出了一种在线商品评论信息可信度的排序方法,对淘宝中买家给出的评论按照可信度大小进行排序。结果能够反映淘宝中信誉评价的真实情况,帮助买家购买决策。 相似文献
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模糊层次分析法是将层次分析法和模糊综合评价法的优点进行有机融合，用层次分析法确定各影响因素的权重，用模糊综合评价法确定各方案指标，对评价进行量化。建立了高校学报核心竞争力评价模型，并用实例验证了模型的有效性。 相似文献
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基于贝叶斯网络的脆弱性状态评估方法 总被引：1，自引：0，他引：1
对网络安全性的量化评估问题是目前网络安全领域的研究热点之一。通过对现有的网络安全模型及量化分析方法的研究和比较,针对影响网络安全性的各项因素的全面脆弱性评估,提出了网络可靠度、脆弱点关键度、脆弱性状态图最低阶最小路集和最低阶最小割集4个具体的评估指标,将基于贝叶斯网络的计算方法引入脆弱性评估中,提出了量化评估计算方法。在此基础上构建了网络实例,使用SPIN验证工具对网络攻击进行模拟并对提出的评估指标及算法进行了分析验证。实验结果表明,文中提出的算法和评估指标集能够正确地量化反映网络的安全状态。 相似文献
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本文从用户相关、商家相关、商品相关和发布平台相关这4个构面出发,研究这4个构面的内在特性对在线商品评论信息的影响。在研究的过程中,把在线商品评论信息划分为内容、数量和形成速度3个维度,并将4个构面对应的3个维度进行全面、系统地探讨。最终,提出影响在线商品评论信息的因素理论模型,为后续相关的实证研究提供参考。 相似文献
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作为互联网时代下金融创新的重要产物,众筹逐渐受到学术界的关注。论文基于知识图谱理论,利用histcite、citespace软件,绘制众筹已有研究文献间的引文关系图、关键词共现知识图谱及关键词战略图,对众筹领域已有文献间引文关系,研究热点及趋势进行分析。研究发现：（1）学术界对于众筹的研究,仍处于初级阶段,集中于众筹运作形式、参与人特征等问题的定性分析;（2）参与人的动机、众筹中风险的识别、众筹平台的运行模式是目前研究热点;（3）众筹模式的适用性、众筹模式下的信任机制、利益分配机制等问题是众筹研究的发展趋势。 相似文献
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综合集成研讨厅体现了"人机结合,以人为本"的思想,为企业危机判别提供了新思路。而综合集成研讨厅中的专家智慧展示的可视化可以提高研讨决策的效率。论文分析了基于专家智慧的危机研讨可视化系统的需求、业务流程、系统功能结构和关键技术。并以"国美控制权之争"给企业可能带来的危机进行系统仿真,实现了专家发言的关键词词间关系可视化、关键词与专家发言消息可视化、专家研讨的论点提取及其排序的可视化。 相似文献
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鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现：新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。 相似文献
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【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
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Electronic word of mouth (eWOM) is prominent and abundant in consumer domains. Both consumers and product/service providers need help in understanding and navigating the resulting information spaces, which are vast and dynamic. The general tone or polarity of reviews, blogs or tweets provides such help. In this paper, we explore the viability of automatic sentiment analysis (SA) for assessing the polarity of a product or a service review. To do so, we examine the potential of the major approaches to sentiment analysis, along with star ratings, in capturing the true sentiment of a review. We further model contextual factors (specifically, product type and review length) as two moderators affecting SA accuracy. The results of our analysis of 900 reviews suggest that different tools representing the main approaches to SA display differing levels of accuracy, yet overall, SA is very effective in detecting the underlying tone of the analyzed content, and can be used as a complement or an alternative to star ratings. The results further reveal that contextual factors such as product type and review length, play a role in affecting the ability of a technique to reflect the true sentiment of a review. 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