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基于在線評級和評論的評價者效用機制研究

發(fā)布時間:2018-11-05 21:11
【摘要】:互聯(lián)網(wǎng)中對產(chǎn)品和服務的評價越來越受到重視,因為評價能夠消除消費者的不確定性,輔助其做出購買決策。大多數(shù)在線購物網(wǎng)站中用戶的評價包括評級和評論。現(xiàn)有的評價反饋系統(tǒng)和評價研究往往只單獨關(guān)注評價者之間的評級或評論,而忽略了兩者之間的有機統(tǒng)一。評價者的評級并不一定反映評價者的真實評價,很多評價者更傾向于選擇評論文本來表達自己的真實情感。本文以從淘寶網(wǎng)抓取的852071條評價數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過分析評價者評級和評論之間的不一致性,結(jié)合RFM模型,考慮評級和評論兩種信息形成的評價效用,提出了RFMA模型來計算評價者的總體評價效用。并據(jù)此對好的與不好的評價者進行區(qū)分,進一步為消費者的購買決策提供支持。通過對評價者的總體分析可以得出,本文提出的機制更加具有可用性和有效性。
[Abstract]:More and more attention has been paid to the evaluation of products and services on the Internet because it can eliminate the uncertainty of consumers and help them to make purchase decisions. Most online shopping sites include ratings and reviews. The existing evaluation feedback system and evaluation research usually only pay attention to the rating or comment between the evaluators, but ignore the organic unity between the two. The rating of the evaluator does not necessarily reflect the true evaluation of the evaluator. Many reviewers prefer to choose the comment text to express their true feelings. Based on the 852071 evaluation data collected from Taobao, this paper analyzes the inconsistency between the rating of the evaluator and the comment, combined with the RFM model, and considers the evaluation utility formed by the two kinds of information: rating and comment. A RFMA model is proposed to calculate the overall evaluation utility of the evaluators. According to the distinction between good and bad evaluators, it provides further support for consumers' purchase decisions. Through the overall analysis of the evaluators, it can be concluded that the mechanism proposed in this paper is more available and effective.
【作者單位】: 中國人民大學信息學院;中科院科技政策與管理科學研究所;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(71531012,71271211) 京東商城電子商務研究項目(413313012) 北京市自然科學基金資助項目(4132067) 中國人民大學品牌計劃項目(10XNI029)
【分類號】:F724.6

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本文編號:2313478

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