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为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。 相似文献
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以获取高质量的用户评论为直接目标,研究评论质量的评估和“有用评论”的自动识别。主要从评论内容的语言特征、语义内容、情感倾向等多个特征维度来探索文本特征对用户可感知的效用的影响力,采用深层次的文本内容分析技术提取特征指标,并结合计量分析和机器学习方法验证指标的科学性,设计可行的面向效用价值的预测模型。研究证明,依据评论内容可有效探测评论质量,辨识高质量评论,提高评论的效用价值。 相似文献
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[目的/意义]为识别并去除非理性投资者的网络评论,提升评论的专业程度与质量,促进理性投资,本文以识别股吧中的用户是否属于噪声投资者为研究任务,进行用户画像。[方法/过程]对股吧的用户发文内容进行深度用户表示学习（deep user representation learning）,结合股吧用户的粉丝数量、影响力、关注量、自选股、吧龄、发帖量、评论量、访问量等行为特征,提出一种行为-内容融合模型（behaviour and content combined model,BCCM）,并在标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,该模型对噪声投资者识别的F1值为79.47%,优于决策树方法（69.90%）、SVM方法（75.61%）、KNN方法（73.21%）和ANN方法（74.83%）。在噪声投资者识别这一特定用户画像研究任务中,通过利用深度用户表示学习引入文本内容特征,能够显著提升用户画像的各种评价指标。 相似文献
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挖掘图书评论不仅有助于用户了解图书内容,还可帮助出版社优化营销策略。图书评论摘要能够大幅提升用户获取信息的效率,用户只需简短阅读摘要即可了解评论的重点内容。如何为用户提供简洁、准确的图书评论摘要具有重要研究意义。目前的评论摘要研究多是采用句子抽取式的方法,忽视了评论中细粒度的情感信息。此外,不同的图书评论平台在评论内容方面存在较大的差异,仅基于单一平台的评论构建摘要,用户难以通过评论摘要全面了解图书。本文提出了一种包含属性信息和内容信息的图书评论摘要模型,并设计了基于细粒度评论挖掘的书评摘要方法。实证结果表明,本文提出的评论自动摘要方法,生成的评论摘要能够提供细粒度、多维度的图书评价信息。 相似文献
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依恋理论视角下用户在线评论信息生成动力机制 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]用户投入真情实感所撰写的评论更加具有参考与借鉴价值,从依恋理论的视角探究用户生成在线评论信息的动力机制,为提高用户生成内容质量提供新的理论思路,对从信息源视角实现用户评论信息与用户生成内容的优化管理具有借鉴指导意义。[方法/过程]结合依恋理论、用户生成理论等相关理论研究,以用户依恋作为内驱动力,探讨用户生成在线评论信息的动力来源与动力结构,分析依恋对用户生成在线评论信息的驱动方式、驱动过程以及影响用户生成在线评论信息的依恋驱动因素。[结果/结论]认为用户表达自我、实现自我、愉悦自我是生成在线评论信息的内在动力来源,用户依恋对其生成在线评论信息存在导向驱动、激励驱动与调节驱动等3种驱动方式。影响用户生成在线评论信息的依恋驱动因素主要包括用户情感依恋因素与认知依恋因素,激发用户情感依恋与认知依恋的深层认同是优化用户生成评论的重要途径。 相似文献
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[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法,从技术需求驱动视角识别技术机会,为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源,首先,利用LDA主题模型识别出评论技术主题,提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标,筛选出新兴重点技术评论主题。然后,从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词,通过TF-IDF值计算得到评论高频词,结合专家知识进一步筛选出技术特征词,构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后,提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法,分析产品重要技术属性的特征情况,最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会,为企业产品技术研发管理提供参考。 相似文献
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情感分析研究的知识结构及热点前沿探析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解国内外情感分析领域的研究状况,揭示该领域的知识结构、研究热点与发展动态,本文采用共被引分析、聚类分析、共词分析、战略坐标分析等方法,借助CiteSpace、UCINET、BICOMB、SPSS等软件,对Web of Science数据库收录的以情感分析为主题的相关文献进行计量分析与知识图谱绘制。分析结果表明,情感分析的应用、深度学习与神经网络、电子商务下的产品评论、事物情感特征评分、社交网络下用户生成内容、语义定向广告技术以及文本语言属性分析构建了情感分析的知识结构,产品评论与口碑、数据挖掘与人工智能、无监督学习、HadoopMapReduce与支持向量机以及神经网络与深度学习为该领域的研究热点,而顾客评论、推荐系统、极性分类、主题模型、电影评论、推特数据将是未来该领域主要研究方向。 相似文献
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知识类短视频近几年在各视频平台迅速发展.本研究基于词频分析法和LDA主题模型两种研究方法,对B站知识区UP主"无穷小亮的科普日常"播放量前五的视频评论内容进行分析,从文本特征的角度分析用户对知识类短视频的关注倾向和讨论角度.研究发现,用户评论的关注点主要集中于账号运营者和科普内容本身,其文字表达体现出强烈的年轻化语态特... 相似文献
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Web 2.0环境下影响用户生成内容动因的实证研究——以土豆网为例 总被引：3，自引：0，他引：3
用户生成内容是Web 2.0环境下一种新兴的网络信息资源组织模式,它集中体现了Web 2.0的诸多特征,如去中心化、用户参与、协同创作等特点.然而,目前关于这一部分的研究还不多见.本文在介绍用户生成内容的定义的基础上,对用户生成内容的动力因素进行文献综述,借鉴相关的理论背景提出了整合模型,并通过定性的扎根理论分析法提出了实证模型和研究假设.以土豆网作为实证对象,采用定量的分析型调研法获取并分析数据,利用结构方程模型对研究假设进行了检验.最后,呼吁图书情报界应该把握用户生成内容这一研究契机,利用传统上对于信息用户研究的优势开展这一部分的研究工作,并对今后的研究进行了展望. 相似文献
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[目的/意义] 概率主题模型算法在不断得到改进与扩展，本文对国内外已有的利用引文构建的主题模型进行研究，分析和对比不同模型的生成过程与算法，并探讨利用引文构建的主题模型在科技文本分析中的应用与可扩展的研究方向。[方法/过程] 通过Web of Science数据库和CNKI数据库获取国内外利用引文构建主题模型的相关文献，经人工判读后筛选出具有代表性的文献，对这些文献中利用引文构建的主题模型，从建模思想、生成过程、参数估计与推断算法等方面进行对比与分析。[结果/结论] 目前国内外利用引文构建的主题模型主要包括研究主题与引文分布的主题模型、研究被引与施引主题间关系的主题模型，以及基于引用内容的引用主题模型；主题模型中引入引文信息后，能够获得更完整的主题内容和特定主题下的重要文献，并可识别施引文献和被引文献之间主题间的关系及影响；已有的模型多集中在概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）和潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）主题模型基础上进行扩展。未来可扩展研究引入引用内容的主题模型、模型的性能优化和评价方法、模型的应用研究等。 相似文献
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[目的/意义]问答社区已成为用户获取信息的重要网络空间之一,保持高质量信息资源生成机制是问答社区生存发展的关键。本文的目的是通过用户生成资源的行为,了解资源生成的影响因素。[方法/过程]以百度知道社区的交互数据为研究样本,利用相关性分析和回归分析方法,分析用户与资源的关系、用户生成资源行为及影响因素。[结果/结论]问题类型、媒介、匿名性等因素对用户生成资源行为有重要影响,用户相关变量与资源质量存在显著相关性。建立和完善用户身份识别与激励机制对于社区提高资源质量具有重要意义。 相似文献
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[目的/意义] 微博平台产品评论的特征级情感分析问题具有其特殊性,为了对特征分类,解决隐式特征的识别问题,并分析特征情感,提出一种基于特征本体的产品评论情感分析方法。[方法/过程] 该方法利用构建的特征本体对特征词分类,通过计算情感词与特征的搭配权重来识别隐式特征,并构建领域情感词典和微博表情符号词典,计算微博产品评论的特征情感极性和强度。[结果/结论] 构建方法模型,通过采集微博评论数据设计实验,验证了提出方法的有效性。 相似文献
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揭示技术演化脉络是把握技术发展规律的前提,基于专利信息的主题挖掘是基于技术发展微观机制呈现宏观规律的重要研究内容,对技术超前布局和创新驱动实践具有重大意义。技术主题动态演化分析DPL-BMM (Dirichlet process biterm-based mixture model with labelling)是一种附有标签的基于双项狄利克雷过程的混合模型,其突破了传统主题模型在进行主题识别时需固定主题数目的局限,通过增加技术主题表示模块使识别到的技术主题内容更加明确。本文以人工智能领域技术为例进行实证分析,研究结果表明,该方法对技术主题及其演化脉络展示具有实际应用价值。 相似文献
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[目的/意义]针对目前UGC质量不均衡的问题,提出一种基于情绪分析的UGC质量评判模型,对低质量UGC进行及时地识别,有助于舆情监控、规范网络秩序。[方法/过程]首先选取实时热搜话题,抓取与话题有关的转发、评论等用户数据,按照不同时间段内话题讨论的重点对数据进行内容聚类;其次,利用ROSTCM6工具对聚类内容进行情绪分析,捕获UGC的情绪特征和质量特征,挖掘情绪值与UGC质量之间的关系,建立两者间的回归模型;最后在此基础上实现UGC质量评判。[结果/结论]实验证明,该模型能够辅助评估某一主题的UGC在其生命周期内各阶段的平均质量,及时发现低质量UGC所处的阶段和位置。 相似文献
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本研究以《乘风破浪的姐姐》第三季视频微博评论区文本为研究对象,利用网络爬虫技术获取该条微博评论区评论文本数据,基于LDA主题模型和词频分析法对微博用户的评论文本特征进行挖掘,意图探索微博用户关注焦点和情感倾向。分析结果显示受众对《乘风破浪的姐姐》第三季的讨论主要集中在表达喜爱、回忆青春等方面,这种现象的背后是唱跳节目触发了受众的集体记忆,引发了一场以回忆青春为主题的媒介狂欢。 相似文献
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感性工学视角下的用户需求挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以用户需求为中心的产品设计和营销策略,可以帮助企业在市场竞争中获得优势。而社会经济的快速发展,使得用户对产品的要求逐渐提高。用户期望产品在具备功能性特征的同时,拥有符合感性美学的设计,从而满足自身的感性需求。感性工学作为一种将用户感性情感与产品设计要素相关联的研究框架,可以有效挖掘用户感性需求。因此,本文在感性工学的视角下,以产品评论为语料,利用word2vec模型和滑动窗口技术半自动化生成用户感性情感词典和产品特征词表,并在此基础上提出特征-感性情感模型。本文以iPhone手机的产品评论为例,验证模型的有效性。结果表明,相较于传统的情感词典,结合感性工学理论进行情感分析可以更为有效地捕获用户感性需求,为企业提供决策支持。 相似文献
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垃圾商品评论信息的识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
从信息有用性的角度对垃圾商品评论信息进行分析,选择数码领域的相机评论作为研究对象,构建数据集,从评论、评论者和被评论的商品三个方面选择11个特征,使用支持向量机模型中4种常用的核函数进行垃圾商品评论的识别,对识别效果较好的RBF核函数中的参数C和γ进行优化,使得商品评论中的垃圾评论识别的准确率提高到78.16%,召回率提高到72.18%,并选取4种不同特征组合进行对比,证明评论、评论者和被评论的商品三大特征组合的效果最好,最后通过与Logistic回归模型的对比,验证SVM对垃圾评论的识别效果明显优于其他算法。 相似文献
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在当前弹幕评论方式正快速替代传统评论方式的背景下,理解弹幕评论行为生成机制对数字人文视频的传播具有重要意义。文章以《国家宝藏》第三季视频弹幕评论文本为研究对象,以CAPS理论为研究视角,利用扎根理论方法,探究数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制,构建数字人文视频的用户弹幕评论行为生成机制的理论模型。研究发现:数字人文视频用户弹幕评论行为生成机制由认知-情感单元和行为单元组成,分为“认知驱动-情感聚合-行为生成”三个阶段,CAPS理论视角下数字人文视频的用户弹幕评论行为总体遵循“情境-认知情感单元-行为”生成路径。 相似文献
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[目的/意义]共享住宿与酒店预定平台可能同时存在替代性和互补性,但这种替代性和互补性分别体现在哪些产品和服务上当前文献还缺乏探讨,需要进一步开展跨平台的比较研究。[方法/过程]选取携程酒店预定平台和小猪短租平台为实验对象,采集北京市相关房源的86635条用户评论文本,结合LDA模型、主题社会网络和主题情感分析方法对用户文本评论进行跨平台比较分析。[结果/结论]研究发现两大平台用户在评论主题、主题社会网络和主题情感上的异同之处,从微观用户评论角度解释了两大平台在产品和服务上的替代性和互补性。本文结果为平台管理者进行住宿产品和服务的开发和改进提供重要的实践借鉴。 相似文献