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基于模糊TOPSIS分析的在線評論有用性排序過濾模型研究——以亞馬遜手機(jī)評論為例

發(fā)布時(shí)間:2017-11-28 07:24

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【摘要】:[目的 /意義]針對中文網(wǎng)絡(luò)客戶評論,提出一種在線評論有用性排序模型,輔助消費(fèi)者做出購買決策。[方法 /過程]從在線評論的形式特征和內(nèi)容特征兩個(gè)方面,提取影響在線評論有用性的7個(gè)指標(biāo)屬性進(jìn)行量化計(jì)算,采用模糊層次分析法進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán),結(jié)合并改進(jìn)TOPSIS分析法進(jìn)行在線評論有用性計(jì)算和排序,構(gòu)建在線評論有用性指標(biāo)體系和排序模型。[結(jié)果 /結(jié)論]通過比較分析,發(fā)現(xiàn)本文模型獲得的評論有用性排序具有更好的信度與效度,為中文網(wǎng)絡(luò)客戶評論提供一種兼顧評論客觀信息和語義特性的有用性排序方法。
【作者單位】: 吉林大學(xué)管理學(xué)院;長沙師范學(xué)院圖書館;
【基金】:國家科技支撐計(jì)劃子課題“專利信息為科研項(xiàng)目管理提供服務(wù)的模型方法”(項(xiàng)目編號(hào):2013BAH21B05)研究成果之一
【分類號(hào)】:TP391.1
【正文快照】: 1引言費(fèi)者購買決策起較大作用的有用評論很難在第一時(shí)間展現(xiàn)給消費(fèi)者,加之大量虛假信息和垃圾信息造成的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來,使網(wǎng)上海量評論文本呈指數(shù)級干擾,使排序結(jié)果造成不同程度的失真,導(dǎo)致網(wǎng)站評論態(tài)勢增長。在線評論信息是消費(fèi)者對所購產(chǎn)品或服務(wù)排序失去其原有價(jià)值。網(wǎng)站

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 杝文亮;江雅媚;_5恭妼;;a捎肨OPSIS法於j本呡圫行R照故編矢拍願(yuàn)-,

本文編號(hào):1233180


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