隨著互聯(lián)網(wǎng)的逐漸普及,網(wǎng)絡(luò)購物也在悄然間成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分。截止2017年底,網(wǎng)購用戶已經(jīng)達到5.33億,占中國人口總數(shù)的40%�；诨ヂ�(lián)網(wǎng)在信息方面的巨大優(yōu)勢,針對相應(yīng)的在線商品消費者能夠看到大量的評價信息,而后者將是消費者購買與否的重要依據(jù)。但在質(zhì)量上這些評論信息又表現(xiàn)出了較大的差異,從而影響到了消費者對于高質(zhì)量信息的篩選。在此,筆者就這些商品評論的有用性展開研究。進而在探究其影響因素的基礎(chǔ)上,通過引入文本分類技術(shù)以實現(xiàn)對其自動識別。筆者先是就學術(shù)界對于商品評論有用性及文本分類技術(shù)的研究進行總結(jié)歸納,得到了評論效用同文本分類間的關(guān)系。進而找到了實現(xiàn)對其自動識別的方法。隨后通過探究在線口碑的特點與評論之間的作用機理,完成了對此次研究對象特點的總結(jié)工作。于此同時,還界定了評論效用的具體概念與評定標準。隨后又相繼從評論源與評論本身探究了其影響因素,確立各項評價指標與相應(yīng)的衡量方法,進而為評論文本特征向量的構(gòu)建提供的基礎(chǔ)性支持。最后,成功實現(xiàn)了對其自動識別。換而言之,便是能夠根據(jù)消費者的需求對所有評論進行自動分類。通過構(gòu)建文本特征向量,并基于支持向量機算法對之進行分類,進而自動... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

亞馬遜網(wǎng)站評論實例考慮到價值得分僅是依據(jù)評論的投票來評判評論的效果，并沒有真正涉及到

第 4 章 基于支持向量機的評論價值判定際使用的相關(guān)信息，如操作感受、充電等方面信息，進而以確保所提取信息的全面性。此次研究所涉及到的各類數(shù)據(jù)信息均是以搜索型商品為對象的。由于后者的屬性特點比較明確，因此涉及到的屬性越是豐富后續(xù)的分類工作也就越容易實現(xiàn)，同時也就更能夠確保所設(shè)計方法的有效性。陸軍等在研究中探討了產(chǎn)品熱門屬性的相關(guān)概念與影響。他們基于熱門屬性所開展的提取工作取得了良好的效果，不僅所提取信息在 75%以上都是有用信息，且在對之予以標注之后召回率更是在 90.03%左右，從而成功提取了其熱門屬性[36]。

圖 5-1 最優(yōu)訓練模型圖表 5-5 實驗參數(shù)及支持向量生成結(jié)果表練模型參數(shù) 具體參數(shù)值svm _ type c _ svcKernel _ typeRBFgamma2nr _ classtotal _ sv 69rho 0.263904label 1 0nr _ sv40 29SV0.7320323125940429 1:-1 2:-0.314655 3:1 4:-1 5:-0.637647 6:-0.71367:-0.939394 8:-0.62 ……最后，還需要采用測試集展開必要的測試工作，以確保所設(shè)計方法的有效在本次研究的第 2 部分，筆者圍繞著影響評論有用性的各項因素分別從與評論內(nèi)容兩個角度展開了探討。因此在實驗期間也分別從上述兩個角度

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于分布式LDA-Spark的微博用戶興趣挖掘[J]. 趙星雷,肖詩斌.  北京信息科技大學學報(自然科學版). 2017(03)
[2]基于背景和內(nèi)容的微博用戶興趣挖掘[J]. 仲兆滿,管燕,胡云,李存華.  軟件學報. 2017(02)
[3]搜索型商品評論有用性影響因素研究[J]. 何有世,李娜.  情報雜志. 2016(12)
[4]在線商品評論有用性影響因素研究[J]. 胡學鋼,陳方鑫,張玉紅.  計算機應(yīng)用研究. 2016(12)
[5]中文在線產(chǎn)品評論有用性評估實證研究——基于文本挖掘視角[J]. 丁乃鵬,汪勇慧.  未來與發(fā)展. 2016(03)
[6]基于數(shù)據(jù)挖掘的商品垃圾評論識別過程研究[J]. 李京蔚.  現(xiàn)代經(jīng)濟信息. 2016(01)
[7]基于網(wǎng)絡(luò)評論內(nèi)容分析的餐飲消費者行為研究[J]. 吳麗云,陳方英.  人文地理. 2015(05)
[8]面向在線產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)的有效性建模與測度研究[J]. 唐塞麗,仙樹,胡蕾,劉猛,代坤.  計算機應(yīng)用研究. 2016(05)
[9]在線評論對新產(chǎn)品擴散的影響研究——在線評論的重要性及影響力[J]. 李涵雯,翟旭,樊潮.  中國商論. 2015(26)
[10]在線商品評論信息的有用性研究[J]. 付婷.  電子商務(wù). 2015(08)

博士論文
[1]在線評論對消費者感知及企業(yè)商品銷量的影響研究[D]. 李慧穎.哈爾濱工業(yè)大學 2013

碩士論文
[1]基于商品特征挖掘的在線評論有用性分類研究[D]. 張倚天.大連理工大學 2016
[2]體驗型商品在線評論有用性影響因素研究[D]. 王虹.大連理工大學 2016
[3]在線商品評論有用性預(yù)測及影響因素研究[D]. 陳方鑫.合肥工業(yè)大學 2016
[4]在線評論有用性實證研究[D]. 欒攀.青島大學 2015
[5]在線商品評論的有用性及評論對銷量影響的實證研究[D]. 麥楊明.暨南大學 2015
[6]在線商品評論關(guān)注度與有用性影響因素模型研究[D]. 鄧江山.電子科技大學 2015
[7]在線評論有用性影響因素的研究[D]. 殷文玲.天津財經(jīng)大學 2015
[8]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)品垃圾評論識別研究[D]. 陳昀.河北大學 2014



本文編號：3278244