本文關鍵詞：餐飲O2O線上評價有用性影響因素研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：線上評價是傳統(tǒng)口碑在互聯(lián)網(wǎng)時代新的表現(xiàn)形式,是消費者獲取商品相關信息的重要途徑。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能手機的普及,有別于C2C、B2C的O2O模式快速興起,線上評價也具有了新的變化和特點。餐飲行業(yè)作為最先嘗試O2O模式的行業(yè)之一,市場規(guī)模不斷擴大,使用人數(shù)持續(xù)增長,這其中線上評價發(fā)揮了重要的作用。與此同時,信息過載和信息不足越來越困擾著用戶和O2O平臺,用戶搜尋有助于消費決策的有用評價信息愈發(fā)困難。本文以餐飲O2O線上評價為研究對象,探討影響用戶認知線上評價有用性的因素,一方面結合餐飲O2O包含的新的特征,另一方面將文本挖掘技術引入有用性影響因素的識別中。本文研究從評論質(zhì)量和評論者可信度兩個維度共提出七個研究假設,并在信息采納模型的基礎上構建了線上評價有用性影響因素理論模型和實證模型。餐飲O2O線上評價的重要特征包括用戶上傳圖片豐富、用戶間互動度高,本文引入解釋水平理論,詳細的論述了圖片對用戶的重要作用和產(chǎn)生的巨大影響。當用戶認知到購買行為發(fā)生在近期且評價信息者的興趣愛好、觀點想法有共同點時,會使用低水平解釋表征評價信息,圖片更容易對用戶的購買決策造成影響。互動效應在用戶進行線上評價回復交流時通過相互作用而彼此影響,聯(lián)合起來產(chǎn)生增力使得該線上評價具有極高的有用性。針對已有研究多數(shù)用易于獲取的評價信息文本長度表征評論深度,對評論深度和廣度不加以區(qū)分,將評分作為評價信息發(fā)布者的真實情感傾向等方面,本文通過改良主題模型得到評論-主題模型,得到評價指標-主題-評價特征詞群之間的層次關系,用文本挖掘技術得出的數(shù)據(jù)代替文本長度;通過構建情感詞典,將評價信息文本分詞,從義原、義項和詞匯相似度計算詞組的情感傾向,再考慮句子粒度綜合計算評論文本的情感傾向,來代替評分。利用大眾點評網(wǎng)上采集的真實數(shù)據(jù)和構建的模型,本文采用相關分析和多元線性回歸分析對研究假設進行檢驗,實驗結果表明本文所提的七個影響因素均對用戶認知有用性產(chǎn)生重要作用。本文的研究時對線上評價系統(tǒng)有用性排序的有效指導,同時幫助用戶提高撰寫評價信息的水平。
【關鍵詞】：有用性 圖片 主題模型 情感詞庫
【學位授予單位】：南京財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F274;F719.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 問題提出10-11
• 1.1.3 研究意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究綜述11-14
• 1.2.1 國外研究綜述11-12
• 1.2.2 國內(nèi)研究綜述12-14
• 1.2.3 文獻評述14
• 1.3 研究內(nèi)容安排14-15
• 1.4 研究方法15-16
• 1.5 創(chuàng)新點16-17
• 第二章 餐飲O2O線上評價有用性影響因素研究假設與模型17-31
• 2.1 研究對象17
• 2.2 研究假設17-22
• 2.2.1 評論質(zhì)量對有用性的影響18-21
• 2.2.2 評論者可信度對有用性的影響21-22
• 2.3 研究模型22-24
• 2.3.1 精細加工可能性模型22-23
• 2.3.2 有用性影響因素模型23-24
• 2.4 研究方法24-30
• 2.4.1 變量定義24-26
• 2.4.2 數(shù)據(jù)收集26-30
• 2.5 本章小結30-31
• 第三章 基于主題模型的評論深度與廣度分析31-48
• 3.1 主題模型概述31-37
• 3.1.1 主題模型的發(fā)展32-33
• 3.1.2 LDA模型33-37
• 3.2 主觀句和專有名詞識別37-39
• 3.2.1 主觀句識別37-38
• 3.2.2 專有名詞識別38-39
• 3.3 基于RTM模型的評價特征及層次關系抽取39-45
• 3.3.1 RTM模型概述39-41
• 3.3.2 基于Gibbs采樣的參數(shù)估計41-44
• 3.3.3 評價特征抽取及表示44-45
• 3.4 餐飲O2O線上評價的深度和廣度45-46
• 3.4.1 評價特征抽取45-46
• 3.4.2 評論深度與廣度46
• 3.5 本章小結46-48
• 第四章 基于情感詞庫的評論情感傾向分析48-55
• 4.1 基于知網(wǎng)的情感詞庫構建48-51
• 4.1.1 知網(wǎng)概述48-50
• 4.1.2 情感詞庫的構建50-51
• 4.2 詞匯的情感傾向性計算51-53
• 4.2.1 詞匯相似度計算51-52
• 4.2.2 詞匯情感傾向性計算52-53
• 4.3 評論的情感傾向性計算53-54
• 4.3.1 句子的情感傾向性53-54
• 4.3.2 評論的情感傾向性54
• 4.4 本章小結54-55
• 第五章 假設檢驗和結論55-61
• 5.1 描述性分析55-56
• 5.2 相關分析56-57
• 5.3 回歸分析57-60
• 5.4 本章小結60-61
• 第六章 總結與展望61-64
• 6.1 主要結論61-62
• 6.1.1 理論研究成果61
• 6.1.2 對平臺和商家的建議61-62
• 6.2 不足和展望62-64
• 參考文獻64-68
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文68-69
• 后記69

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