【摘要】：從研究在線評論效用的影響因素入手,建立評論效用指標(biāo)體系。采用模糊層次分析法確定指標(biāo)的相對權(quán)重,通過語義挖掘?qū)υu論內(nèi)容的各項指標(biāo)進行量化處理,最后統(tǒng)計每條評論的效用總分。模型應(yīng)用部分選取國內(nèi)淘寶商城某商品的近2 000條商品評論信息進行實證分析。研究對比發(fā)現(xiàn),經(jīng)過排序模型處理后,大量的無用評論被后置,新排序中靠前的評論內(nèi)容信息含量非常豐富,評論效用較高,能夠有效地輔助其他消費者進行購物決策。
[Abstract]:Based on the study of the influencing factors of online comment utility, the index system of comment utility is established. The relative weight of the index is determined by fuzzy analytic hierarchy process (AHP), and the index of comment content is quantitatively processed by semantic mining. Finally, the total utility score of each comment is counted. In the application part of the model, nearly 2,000 items of commodity reviews in Taobao Mall were selected for empirical analysis. It is found that after sorting model, a large number of useless comments are left behind, and the content of comments in the new ranking is very rich, and the effectiveness of comments is high, which can effectively assist other consumers to make shopping decisions.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院;
【基金】：國家大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃(A類)基金項目“本地化電子商務(wù)平臺的發(fā)展機制及其優(yōu)化研究”(項目編號:A00750)的研究成果之一
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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3 吳s，

本文編號：2373017