本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線評論效用分類過濾模型研究　出處：《情報科學》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在線評論 評論挖掘 效用分類

【摘要】：【目的/意義】通過挖掘電子商務平臺冗雜的在線評論信息,對在線評論進行效用過濾,將質(zhì)量高、有用性強的評論呈獻給消費者。【方法/過程】從Spearman相關(guān)性分析影響在線評論效用高相關(guān)因素入手,構(gòu)建基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)的在線商品評論效用模型,提出一種在線評論效用分類方法�！窘Y(jié)果/結(jié)論】通過對亞馬遜電子商務平臺手機評論的實例驗證,證明本文模型方法能夠?qū)υ诰�商品評論效用進行有效區(qū)分,提出的在線商品評論分類過濾模型具有較高的準確度和有效性。
[Abstract]:[Objective] / significance by mining the e-commerce platform for online reviews of miscellaneous information, utility to filter online comments, will be of high quality, strong useful comments was presented to the consumer. [method] / process starting from Spearman high correlation analysis related factors that affect the online reviews utility, construction based on Fuzzy Neural Network (FNN) online product reviews utility model, this paper presents an online comment utility classification method. [result] / conclusion is verified by an example of the Amazon e-commerce platform for mobile phone reviews, prove that this method can effectively distinguish between the model of online product reviews utility, accuracy and validity of the proposed classification of Online product reviews model is higher.

【作者單位】： 吉林大學管理學院;長沙師范學院圖書館;
【基金】：國家科技支撐計劃子課題(2013BAH21B05)
【分類號】：TP183;TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著web2.0時代的到來,電子商務網(wǎng)絡(luò)購物規(guī)模迅速擴大,各種在線商品評論的數(shù)量也呈現(xiàn)出爆炸式增長。在線商品評論信息中包含用戶對所購產(chǎn)品質(zhì)量或服務的真實評價信息,不僅能夠影響潛在消費者的情感和購買決策,同時也影響著商品的網(wǎng)絡(luò)口碑、產(chǎn)品銷量以及生產(chǎn)廠商的生產(chǎn)方

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