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基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究 被引量:240
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作者 郝媛媛 叶强 李一军 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2010年第8期78-88,96,共12页
面对互联网上海量的在线客户评论,如何能快速有效地进行识别和选择从而发现和利用其中有用的评论,已经成为人们关注的重要问题.以体验型商品电影的在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究方法,从文本特征出发探索影响在线评论... 面对互联网上海量的在线客户评论,如何能快速有效地进行识别和选择从而发现和利用其中有用的评论,已经成为人们关注的重要问题.以体验型商品电影的在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究方法,从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素,建立在线评论有用性影响因素模型,并利用该模型对评论有用性进行分类预测.与现有相关研究相比,提出的模型总体拟合效果显著提高,并发现在线影评中积极的情感倾向、较高的正负情感混杂度、较高的主客观表达混杂度以及较长的平均各句长度,对评论的有用性具有显著的正面影响.最后预测结果表明,该模型对在线影评的有用性具有较强的判别能力. 展开更多
关键词 口碑 在线评论 有用性 文本特征 正负情感 主客观表达形式 文本挖掘
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中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究 被引量:130
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作者 李实 叶强 +1 位作者 李一军 RobLaw 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第2期142-152,共11页
随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的... 随着互联网的广泛应用,在Blog、BBS、Wiki等网络站点中出现了大量的针对商品或服务的客户评论,这些客户评论中所包含的丰富信息,对企业管理具有重要的价值.通过数据挖掘算法对客户针对某一产品的大量评论进行分析,可以挖掘出这些产品的主要特征,并有望进一步发现客户对这些特征的意见和态度.在英文世界中已经有学者开始对这一研究进行探索,然而由于语言结构等方面的差异,英文的研究成果尚无法直接应用于中文客户评论的挖掘中.本研究针对中文的特点,提出了面向中文的客户评论挖掘方法.该方法基于改进关联规则算法实现了针对中文产品评论的产品特征信息挖掘.本研究采用通过互联网获得的针对手机、数码相机、书籍等5种产品的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性. 展开更多
关键词 用户评论 产品特征 关联规则 数据挖掘
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挖掘中文网络客户评论的产品特征及情感倾向 被引量:69
3
作者 李实 叶强 +1 位作者 李一军 罗嗣卿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第8期3016-3019,共4页
为探索中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘,以帮助生产商和服务商改进产品、改善服务,提高竞争力,提出采用基于Apriori算法的非监督型产品特征挖掘算法,结合监督型情感分析技术,实现对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信... 为探索中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘,以帮助生产商和服务商改进产品、改善服务,提高竞争力,提出采用基于Apriori算法的非监督型产品特征挖掘算法,结合监督型情感分析技术,实现对于评论中产品特征及其情感倾向的综合信息挖掘;并根据用户的关注权重将产品特征和情感倾向进行排列。采用几种从互联网下载的真实产品评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 用户评论 产品特征 数据挖掘 情感分析
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特征观点对购买意愿的影响:在线评论的情感分析方法 被引量:52
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作者 王伟 王洪伟 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第1期63-76,共14页
网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购... 网络口碑是影响消费者购买行为的因素之一,在线评论中的各种评价信息会改变用户对产品质量的感知,进而影响购买意愿.不同产品特征对用户购买意愿的影响程度各不相同.为此,结合情感分析技术,构建计量经济模型,分析产品特征评价与用户购买意愿的关系,能够识别产品特征的重要程度.首先对产品特征进行抽取和降维,提取"特征一观点对".然后依据信息增益的思想,计算特征的信息增益.利用情感分析技术识别情感极性及其强度,结合产品特征的信息增益,建立产品特征评价对用户购买意愿的计量经济模型,得到产品特征重要度的量化方法.对亚马逊网站上386款数码相机进行持续39个月的跟踪,实证结果表明,对数码相机产品特征的重要度识别高于TF-IDF算法以及HAC算法.研究结果建立起产品特征与用户购买意愿的联系,为网络口碑营销提供了理论依据. 展开更多
关键词 产品特征 在线评论 购买意愿 情感分析 特征挖掘 观点识别
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消费者对电子商务平台销售生鲜产品满意度测算研究——基于京东生鲜在线评论的分析 被引量:40
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作者 马凤才 李春月 《价格理论与实践》 北大核心 2020年第5期117-120,共4页
生鲜食品是消费者日常生活的必需品,消费者对电子商务平台销售生鲜产品的满意度影响其重购意愿,对消费者满意的测度具有重大意义。本文运用python编程的方法爬取京东生鲜电商界面水果、蔬菜、海鲜、肉类四类生鲜产品的文本评论,通过词... 生鲜食品是消费者日常生活的必需品,消费者对电子商务平台销售生鲜产品的满意度影响其重购意愿,对消费者满意的测度具有重大意义。本文运用python编程的方法爬取京东生鲜电商界面水果、蔬菜、海鲜、肉类四类生鲜产品的文本评论,通过词频统计得出物流、包装、服务、品质及价格为影响消费者生鲜产品满意度的关键要素。随后运用word2vec构建特征词表,结合TF-IDF方法计算特征权重,得出四类生鲜产品的总体满意度情况。结果显示:物流及品质是影响消费者对生鲜产品满意度的主要特征性因素,不同种类生鲜产品的特征指标存在显著差异;从总体上看,消费者对四类生鲜产品的服务及价格满意度相对较高,但对包装的满意度相对较低。 展开更多
关键词 生鲜产品 消费者满意度 在线评论 文本挖掘 情感分析
原文传递
基于用户评论挖掘的产品推荐算法 被引量:29
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作者 扈中凯 郑小林 +1 位作者 吴亚峰 陈德人 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1475-1485,共11页
针对电子商务推荐系统中,互联网"信息过载"所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善... 针对电子商务推荐系统中,互联网"信息过载"所造成的难以精确定位用户兴趣并提供准确产品推荐的问题,通过深入挖掘电子商务社区中丰富的用户评论信息,开发产品特征提取算法,建立用户兴趣偏好模型,结合用户历史评分数据来改善传统协同过滤推荐算法的推荐准确性;利用相似度传递技术在一定程度上缓解推荐系统中数据稀疏性带来的问题.实验结果表明,在数据稀疏的情况下,该算法仍可较好地拟合用户对产品的兴趣偏好,并在推荐准确性方面较传统的协同过滤算法有明显的提高. 展开更多
关键词 评论挖掘 产品特征属性 用户偏好 协同过滤 相似度传递
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基于潜在狄利特雷分布模型的网络评论产品特征抽取方法 被引量:21
7
作者 马柏樟 颜志军 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期96-103,共8页
针对网络评论挖掘中的产品特征抽取准确度不高、人工参与较多和难以处理口语化表述等问题,提出一种基于潜在狄利特雷分布模型的产品特征抽取方法。该方法首先应用中文分词工具对网络评论信息进行分词和词性标注,得到最初的产品特征名词... 针对网络评论挖掘中的产品特征抽取准确度不高、人工参与较多和难以处理口语化表述等问题,提出一种基于潜在狄利特雷分布模型的产品特征抽取方法。该方法首先应用中文分词工具对网络评论信息进行分词和词性标注,得到最初的产品特征名词集合;然后采用潜在狄利特雷分布文本训练模型筛选出候选产品特征词集合,进而通过同义词词林拓展和过滤规则得到最终的产品特征集合。以京东网上的相机和手机评论数据为例,通过实验对比分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 网络评论 产品特征抽取 潜在狄利特雷分布 数据挖掘
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利用在线评论挖掘用户饮食偏好——以北京地区为例 被引量:16
8
作者 岳子静 章成志 周清清 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第3期108-115,共8页
我国饮食文化博大精深,菜系各具特色,人们对菜系的偏好存在差异。通过丰富的在线评论数据挖掘菜系偏好,不仅能够揭示人们饮食习惯的差异性,而且能够揭示各菜系的传播与发展情况。文章以美团网作为研究平台,以北京地区的在线餐馆评论作... 我国饮食文化博大精深,菜系各具特色,人们对菜系的偏好存在差异。通过丰富的在线评论数据挖掘菜系偏好,不仅能够揭示人们饮食习惯的差异性,而且能够揭示各菜系的传播与发展情况。文章以美团网作为研究平台,以北京地区的在线餐馆评论作为研究对象,对菜肴及其相关属性进行频次统计、情感倾向计算,得到各菜系及其属性的关注度与满意度,以此反映用户的菜系偏好及各菜系的传播发展情况。研究表明:从文本情感分析的角度,利用在线评论数据,能在一定程度上揭示各地区用户对不同菜系的偏好以及不同菜系在各地区的传播发展情况。 展开更多
关键词 情感分析 在线评论 评论挖掘 饮食偏好挖掘
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基于文本挖掘的网络商品评论情感分析 被引量:15
9
作者 刘敏 王向前 +1 位作者 李慧宗 张宝隆 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2018年第5期330-335,共6页
挖掘网络商品评论中的潜在价值不仅能为网络销售、顾客选购商品提供科学、可供决策的信息,而且有利于指导商品用户管理和改善商品用户体验。以网络爬取的手机评论为例,在以往研究的基础上引入提取评论对象及评论观点,使用社会语义网络... 挖掘网络商品评论中的潜在价值不仅能为网络销售、顾客选购商品提供科学、可供决策的信息,而且有利于指导商品用户管理和改善商品用户体验。以网络爬取的手机评论为例,在以往研究的基础上引入提取评论对象及评论观点,使用社会语义网络构建和情感分析两种方法,从不同侧面对商品评论进行挖掘。实验表明:从两个不同侧面对商品评论进行挖掘,增加了挖掘的广度。提取网络商品评论中的"评价对象"及"评论观点"缩小了文本数据中挖掘范围,增加了对商品评论挖掘的准确度及深度,取得了较好的挖掘效果。 展开更多
关键词 商品评论 情感分析 文本挖掘 评价对象
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融合用户评论和环境信息的协同过滤推荐算法 被引量:15
10
作者 张付志 刘赛 +1 位作者 李忠华 孙继浩 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第2期228-232,共5页
现有的推荐算法主要依据用户评分产生推荐,没有考虑用户的评论及其所处的环境信息,导致推荐精确度不高.为此,提出一种融合用户评论和环境信息的协同过滤推荐算法.首先,利用句法关系获取商品评论中的特征意见对,得到用户对商品的喜爱程度... 现有的推荐算法主要依据用户评分产生推荐,没有考虑用户的评论及其所处的环境信息,导致推荐精确度不高.为此,提出一种融合用户评论和环境信息的协同过滤推荐算法.首先,利用句法关系获取商品评论中的特征意见对,得到用户对商品的喜爱程度,并根据用户喜爱程度和用户评分计算用户之间的评分相似度;然后,根据不同类型的环境信息分别计算环境相似度;最后,利用评分相似度和环境相似度,为目标用户产生推荐.实验结果表明,本文所提出的推荐算法可以提高推荐精度,改善推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 评论挖掘 推荐算法 环境感知
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基于Gaussian LDA的在线评论主题挖掘研究 被引量:15
11
作者 国显达 那日萨 +1 位作者 高欢 杨心怡 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期630-639,共10页
针对现有主题挖掘方法生成的主题分布稀疏、语义不连贯,并导致可应用性差等不足之处,提出了一种基于Gaussian LDA的在线评论主题挖掘方法。首先,通过word2vec训练得到在线评论的词向量,并基于Gaussian LDA模型获取在线评论的主题分布;然... 针对现有主题挖掘方法生成的主题分布稀疏、语义不连贯,并导致可应用性差等不足之处,提出了一种基于Gaussian LDA的在线评论主题挖掘方法。首先,通过word2vec训练得到在线评论的词向量,并基于Gaussian LDA模型获取在线评论的主题分布;然后,通过主题分布来计算评论的相似度矩阵并应用AP聚类算法实现在线评论聚类,通过分析聚类结果实现主题发现;最后,利用TextRank算法提取各主题的关键句子生成主题摘要,以完成对主题的描述。该方法可有效缓解消费者在线评论信息过载问题,通过淘宝、京东、豆瓣等平台7种不同类型产品的评论数据的实验计算证明了方法的有效性及现实应用价值。 展开更多
关键词 在线评论 主题挖掘 Gaussian LDA主题模型 AP聚类 TextRank
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基于信息分类的网络书评内容挖掘与整合研究 被引量:12
12
作者 祝振媛 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2016年第1期114-124,共11页
[目的 /意义]从定量分析和定性分析两个方面对英文网络书评进行内容挖掘,形成一套基于信息分类的英文网络书评的内容挖掘方法体系,实现多文本书评的信息整合。[方法 /过程]对书评文本中句子的分类方法、关键信息的提取方法、情感分类的... [目的 /意义]从定量分析和定性分析两个方面对英文网络书评进行内容挖掘,形成一套基于信息分类的英文网络书评的内容挖掘方法体系,实现多文本书评的信息整合。[方法 /过程]对书评文本中句子的分类方法、关键信息的提取方法、情感分类的方法以及内容的呈现方式等几方面进行实验和改进。[结果 /结论]用户评价结果表明,本文所设计的内容挖掘方法所生成的书评信息摘要在生成质量和有用性两方面都有较好的表现。 展开更多
关键词 网络书评 内容挖掘 信息整合 意见挖掘 评论挖掘
原文传递
电子商务中在线评论有用投票数影响因素研究 被引量:14
13
作者 陈在飞 徐峰 《现代情报》 CSSCI 2014年第1期18-22,共5页
在线评论对消费者购物选择具有重要的影响,但日益增加的海量信息导致了信息过载等问题。因此,判断和识别评论信息的有用性具有重要的研究意义。本文采用文本挖掘和统计分析方法,从评论信息特征和评论者信息两个角度,对在线评论获得有用... 在线评论对消费者购物选择具有重要的影响,但日益增加的海量信息导致了信息过载等问题。因此,判断和识别评论信息的有用性具有重要的研究意义。本文采用文本挖掘和统计分析方法,从评论信息特征和评论者信息两个角度,对在线评论获得有用投票数的影响因素进行了分析,并通过亚马逊商城的用户评论样本,具体研究了各因素的影响作用。研究发现:评论评分对在线评论的有用投票数具有负向影响,而评论信息丰富性和历史评论有用性评价对其具有正向影响。 展开更多
关键词 电子商务 在线评论 有用性投票 文本挖掘
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产品用户评论在企业竞争情报中的应用——基于产品特征的关联规则数据挖掘 被引量:12
14
作者 吉顺权 周毅 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2015年第6期114-121,共8页
在总结用户评论相关研究的基础上,提出关联规则理论在用户评论挖掘中的作用,包括可以用来挖掘产品的优劣势特征及其程度大小,以及挖掘影响产品整体评价的关键特征。提出了基于产品特征关联规则数据挖掘的企业竞争情报应用模型,包含确定... 在总结用户评论相关研究的基础上,提出关联规则理论在用户评论挖掘中的作用,包括可以用来挖掘产品的优劣势特征及其程度大小,以及挖掘影响产品整体评价的关键特征。提出了基于产品特征关联规则数据挖掘的企业竞争情报应用模型,包含确定用户评论情报源及其采集、数据预处理及其产品特征提取、数据结构化处理及其关联规则分析和产品优劣势特征及其关键特征的对比分析四个模块。最后通过实验论证了这一模型的价值。 展开更多
关键词 企业 用户评论 产品特征 关联规则 数据挖掘 竞争情报
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基于模糊神经网络的在线评论效用分类过滤模型研究 被引量:10
15
作者 张艳丰 李贺 +1 位作者 彭丽徽 陈远方 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第5期94-99,131,共7页
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论... 【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 在线评论 评论挖掘 效用分类
原文传递
中文网络评论的IT产品特征挖掘及情感倾向分析 被引量:8
16
作者 吴丽华 冯建平 曹均阔 《计算机与数字工程》 2012年第11期52-54,131,共4页
为探索中文客户评论中的IT产品特征及相关情感倾向的挖掘,帮助IT生产商和服务商提高改进产品和服务质量,提高竞争力。该文将采用情感分析技术,提出基于客户感知价值的产品特征挖掘算法,实现对于评论中IT产品特征及其情感倾向的语义分析... 为探索中文客户评论中的IT产品特征及相关情感倾向的挖掘,帮助IT生产商和服务商提高改进产品和服务质量,提高竞争力。该文将采用情感分析技术,提出基于客户感知价值的产品特征挖掘算法,实现对于评论中IT产品特征及其情感倾向的语义分析、动态提取和综合信息挖掘;并根据用户的关注权重将产品特征和情感倾向进行排列。采用从互联网下载的真实IT产品评论语料中进行实验,初步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 网络客户评论 IT产品特征 评论挖掘 情感倾向分析
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基于LDA模型的餐馆评论排序 被引量:8
17
作者 吕韶华 杨亮 林鸿飞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第19期62-64,67,共4页
在餐馆评论中,存在评论文本未明确指出评价等级及评论文本不一致等问题。为此,提出一种基于LDA模型的餐馆评论排序方法。利用LDA模型对评论文本进行主题抽取,过滤掉不相关评论,基于过滤后的用户评论和用户给出的评论等级计算餐馆评论若... 在餐馆评论中,存在评论文本未明确指出评价等级及评论文本不一致等问题。为此,提出一种基于LDA模型的餐馆评论排序方法。利用LDA模型对评论文本进行主题抽取,过滤掉不相关评论,基于过滤后的用户评论和用户给出的评论等级计算餐馆评论若干方面的得分,在该得分的基础上,利用逻辑回归进行训练,得到餐馆评论排序模型。实验结果表明,该方法的排序效果较优。 展开更多
关键词 LDA模型 餐馆评论 排序 观点挖掘 逻辑回归
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基于在线评论的防晒类功能性服装消费需求研究 被引量:7
18
作者 刘哲文 张立杰 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期47-52,共6页
网络购物用户分享的对商品、服务的评价,能够为服装产品后续设计、生产与销售提供对策建议。文章使用在线评论文本挖掘方法,基于防晒类功能性服装产品相关的中文在线评论数据,采用K-means算法对消费者评价维度进行聚类。进一步地,筛选... 网络购物用户分享的对商品、服务的评价,能够为服装产品后续设计、生产与销售提供对策建议。文章使用在线评论文本挖掘方法,基于防晒类功能性服装产品相关的中文在线评论数据,采用K-means算法对消费者评价维度进行聚类。进一步地,筛选出四个品牌共八件产品的6933条在线评论文本并计算维度关注度与维度满意度,从而获得服装消费需求反馈信息。结果表明:对于案例中的防晒类功能性服装产品而言,影响消费者关注度和满意度由强到弱的因素分别是产品品质、产品外观、服务质量。 展开更多
关键词 在线评论 文本挖掘 功能性服装 消费需求 聚类分析 满意度 防晒服装
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产品评论挖掘可视化实验平台的开发 被引量:7
19
作者 李爱清 何烁 郗亚辉 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2012年第2期212-217,共6页
针对目前研究人员已经提出多种中文评论挖掘方法,缺乏统一的评论实验数据集的现状,首先从知名网站上随机抽取手机评论,经过垃圾去除、手工标注,最终构造出手机领域的评论挖掘实验数据集.基于实验数据集构造出手机领域的情感词库,并利用... 针对目前研究人员已经提出多种中文评论挖掘方法,缺乏统一的评论实验数据集的现状,首先从知名网站上随机抽取手机评论,经过垃圾去除、手工标注,最终构造出手机领域的评论挖掘实验数据集.基于实验数据集构造出手机领域的情感词库,并利用模式匹配方法建立了产品特征粒度树,开发出一个可视化平台,研究人员可以直接用其检验挖掘方法的效果,也可以对不同的挖掘方法进行客观比较. 展开更多
关键词 评论挖掘 实验数据集 情感词库 特征粒度树 可视化
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面向App用户评论的软件特征挖掘研究 被引量:7
20
作者 吕宏玉 樊坤 杨建林 《图书馆理论与实践》 CSSCI 2019年第7期106-112,共7页
面对数量巨大、信息非结构化的App用户评论,获取软件特征有助于App开发者进一步探索用户的特征请求及潜在需求。文章针对App用户评论的特性,提出新的App软件特征挖掘方法,以Apple App Store里真实的App用户评论为实验对象,收集、预处理... 面对数量巨大、信息非结构化的App用户评论,获取软件特征有助于App开发者进一步探索用户的特征请求及潜在需求。文章针对App用户评论的特性,提出新的App软件特征挖掘方法,以Apple App Store里真实的App用户评论为实验对象,收集、预处理评论数据,并进行特征挖掘。实验结果显示,识别特征请求评论范围具有一定的必要性以及提取软件特征具有较高的准确性,由此验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 App软件 用户评论 软件特征 特征挖掘
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