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

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【摘要】：【目的/意義】通過挖掘電子商務(wù)平臺(tái)冗雜的在線評(píng)論信息,對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行效用過濾,將質(zhì)量高、有用性強(qiáng)的評(píng)論呈獻(xiàn)給消費(fèi)者�！痉椒�/過程】從Spearman相關(guān)性分析影響在線評(píng)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(píng)論效用模型,提出一種在線評(píng)論效用分類方法�！窘Y(jié)果/結(jié)論】通過對(duì)亞馬遜電子商務(wù)平臺(tái)手機(jī)評(píng)論的實(shí)例驗(yàn)證,證明本文模型方法能夠?qū)υ诰�商品評(píng)論效用進(jìn)行有效區(qū)分,提出的在線商品評(píng)論分類過濾模型具有較高的準(zhǔn)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(xué)管理學(xué)院;長(zhǎng)沙師范學(xué)院圖書館;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃子課題(2013BAH21B05)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著web2.0時(shí)代的到來,電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模迅速擴(kuò)大,各種在線商品評(píng)論的數(shù)量也呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)。在線商品評(píng)論信息中包含用戶對(duì)所購(gòu)產(chǎn)品質(zhì)量或服務(wù)的真實(shí)評(píng)價(jià)信息,不僅能夠影響潛在消費(fèi)者的情感和購(gòu)買決策,同時(shí)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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本文編號(hào)：1404693