共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
【目的/意义】对在线评论知识交流效率进行评价,有利于推动用户知识交流和实现在线评论社区优化发 展。【方法/过程】本文基于知识转移的相关理论,运用DEA模型测量在线评论的知识转移效率,并对其有效性、规模 收益和投影效果进行分析。【结果/结论】研究结果表明：在线评论知识转移综合效率表现一般,规模效率是影响在 线评论知识转移效率的主要原因。不同手机类型的规模收益均呈现递增趋势,说明强化在线评论知识密度和缩小 在线评论知识距离与降低在线评论知识粘度有助于在线评论知识转移效率和有用性的提高。投影分析表明知识 距离、评论赞同数和问答数需要大幅度进行优化调整。 相似文献
2.
【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。 相似文献
3.
【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
4.
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强
的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经
网络（FNN）的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台
手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模
型具有较高的准确度和有效性。 相似文献
5.
6.
【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据
时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方
法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架,
模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构
文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例,
验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特
点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论
进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入
无监督的方法提高构建效率。 相似文献
7.
【目的/意义】面向用户信息需求为移动商务平台设计个性化的在线评论效用评价方法,满足用户对商品在
线评论的个性化需求,辅助用户进行消费决策。【方法/过程】首先分析利用GA-BP神经网络设计个性化移动商务
用户在线评论效用评价方法的可行性和意义,然后结合移动商务用户在线评论的特点,从评论内容、评论者、评论
阅读者、评论时效性4 个维度,选取10 个影响评论效用的指标,基于GA-BP神经网络设计了效用评价方法。最后
采集美团APP美食版块数据,通过与标准BP神经网络实验结果对比分析验证该方法的有效性和实用性。【结果/结
论】基于GA-BP神经网络的移动商务用户在线评论效用评价方法具有较好的可行性和实用性,运用GA-BP神经
网络稳定性高,能够提升效用评价的精度和效率。 相似文献
8.
【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
9.
【目的/意义】基于消费地点情境视角,综合探究线上和线下情境因素对在线评论信息分享行为的作用机
制。【方法/过程】使用社会氛围理论和精细加工可能性模型(ELM),构建基于消费地点的虚拟社区在线评论信息分
享行为研究模型;通过调查问卷实证研究验证模型的有效性。【结果/结论】研究结果表明,线上社区凝聚力、社区支
持和线下产品质量、消费地点氛围均显著影响用户涉入度,进而促进用户在虚拟社区进行在线评论信息分享的意
愿。最后基于研究结果分别针对线下实体店管理和线上虚拟社交平台推广运营提出相应对策建议。 相似文献
10.
【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
11.
12.
【目的/意义】以用户的情感依恋为视角,探究情感驱动下用户生成在线评论信息的内容特征与行为规律,
为有效识别用户生成高质量在线评论,积极引导用户生成意愿以及优化社区评论质量管理提供理论依据与参考借
鉴。【方法/过程】在梳理已有研究基础上识别用户生成在线评论信息质量特征,深入分析用户情感依恋与高质量在
线评论信息的内在关联。结合依恋理论系统分析情感依恋驱动下用户生成在线评论信息的内容特征,并在此基础
上探索用户在线评论信息的生成路径。【结果/结论】情感依恋是用户生成高质量评论重要的动力来源、内容来源与
情感来源。情感依恋驱动下用户生成高质量在线评论信息具有三个“集合特征”。用户在情感依恋的驱动下存在
一条由“情感唤醒形成总体观点”到“心理情境确立评论主题”再到“情感语义表达引导评论内容”的评论信息生成
路径。 相似文献
13.
【目的/意义】对政务微博信息交流效率展开评价,指导政务微博运营管理与内容建设,并丰富社交网络环
境下的信息交流理论研究。【方法/过程】以外宣、司法、团委等十大类型政务微博为研究对象,基于内容、关系、时间
三个维度,选取提及行为“@”、话题标签“#”、互动数等指标,构建了政务微博信息交流效率评价的指标体系。采用
DEA-VRS模型对政务微博的信息交流效率展开评价,通过冗余分析为不同类型的政务微博的信息交流效率改进
提供建议。【结果/结论】政务微博信息交流效率处于中等水平,合理配置相关政务微博的投入规模可有效提高其信
息交流效率水平。 相似文献
14.
【目的/意义】为了协助商家和平台获取移动商务在线评论中的用户需求,解决在线评论过载导致用户需求
提取困难等问题。【方法/过程】本文首先获取原始在线评论数据集进行文本预处理和清洗;然后,深入语义层面基
于改进后的 Canopy-Kmeans算法实现用户需求聚合;最后,以聚合结果为层级指标设计 Kano问卷,用重要性判别
方法和用户满意度指数优化用户需求分类标准,实现用户需求的高效聚合和精准挖掘。【结果/结论】通过实验结果
对比分析发现与基于语义的传统聚类方法相比,本文设计的移动商务用户需求聚合与挖掘方法的聚类结果更清晰
合理,能够获取更精准和细化的用户需求。【创新/局限】借助Word2vec模型从语义的视角分析用户需求,提出基于
Canopy-Kmeans算法的用户需求聚合挖掘模型,但选取的研究对象和数据规模较为有限,下一步将扩大在线商品
评论的研究范围及实验数据规模。 相似文献
15.
【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
16.
【目的/意义】为了应对在线口碑信息过载问题,提高口碑信息传播效率,对在线口碑信息进行分类描述,帮
助企业进行口碑信息管理以及用户优化信息采纳决策。【方法/过程】首先通过文献整理和专家咨询,梳理在线口碑
信息分类研究成果,然后运用演绎归纳法,选取基于认知视角的分类指标,构建四象限分类体系,最后以携程网如
家酒店为例进行应用研究,探讨基于酒店评论的在线口碑信息内容的结构和类型特征。【结果/结论】应用研究结论
有三：现行酒店口碑中“启发式&客户呈现类”信息内容比重偏多;图片类信息元素是在线口碑信息内容的重要组
成,但目前功能有所局限;客观性信息在本例中有效性偏高,体现了以如家酒店为代表的经济型酒店口碑信息结构
特征。 相似文献
17.
18.
【目的/意义】通过对不同类型虚拟社区中基于问答交互的知识交流效率进行跨社区、跨学科的差异分析，为各社区准确定位并优化知识交流支撑体系提供参考。【方法/过程】选取ResearchGate、知乎、小木虫、CSDN、经管之家等虚拟社区及其中的编程语言、金融学2个学科版块，结合熵权法计算的社区学科问答综合度量，建立多元虚拟社区问答交互知识交流效率评价的指标体系，运用数据包络分析法计算社区学科的相对知识交流效率，并进行跨社区和跨学科的比较。【结果/结论】多元虚拟社区整体规模效率较高，但纯技术效率有待提高，且社区规模对虚拟社区知识交流效率影响的边际效应递减；跨社区层面，综合性社区的知识交流效率高于垂直社区的知识交流效率；跨学科层面，经管类学科的知识交流效率高于理工类学科的知识交流效率。【创新/局限】本研究突破学科差异视角，从社区类型本质差异切入，开展不同类型社区之间的问答交流效率差异分析，以指导不同类型虚拟社区准确定位并优化建设模式。未来可以进一步扩展学科范围，且可在此基础上进行语义分析与情感分析。 相似文献
19.
【目的/意义】从技术效率视角出发对虚拟学术社区知识交流效率进行分析与探讨,为推进其知识的交流、
共享和创新提供参考依据。【方法/过程】在已有的文献研究中,大多是研究虚拟社区知识交流的模式,本文以
2007-2016年“小木虫”学术社区4门学科版块为研究样本,基于SBM模型测度其静态知识交流效率,运用非参数
Kernel密度估计知识交流综合效率研究“小木虫”知识交流的动态演进情况。【结果/结论】“小木虫”论坛四个版块中
无机非金属知识交流效率最高,但四个版块整体知识交流效率较低,且主要体现在规模效率不足;知识交流效率较
高的版块之间发展趋同;最后从运营管理角度提出改善虚拟学术社区知识交流的优化措施。 相似文献
20.
【目的/意义】在线健康信息交流热潮下，大众社交媒体的垂直交流版块与垂直在线健康社区共同为用户提供了丰富的在线健康信息交流渠道，深入探究用户参与驱动因素，将有助于用户多渠道开展健康信息交流，优化多元社区对在线健康交流的支撑。【方法/过程】通过采集微博抑郁症超话中用户主动生成的文本，基于扎根理论分析并提取概念与范畴，进而构建用户大众社交媒体健康信息交流参与驱动因素模型。【结果/结论】研究揭示了在抑郁症主题交流情境下，用户参与行为驱动因素包括精神需求、辅助治疗动机以及提供帮助动机；此外，社区类型的差异会导致用户生成内容类型及其体现的用户参与驱动因素有别，这可能会进一步影响用户根据不同动机在使用社区时做出不同的选择。【创新/局限】本文着重关注用户利用大众社交媒体开展健康信息互动的驱动因素，并与垂直在线健康社区进行比较，后续研究可进一步拓展社区类型进行探索。 相似文献