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基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法
被引量：
7
1
作者
张瑾
尤天慧
樊治平
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期138-143,共6页
针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进...
针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进而构建加权累积分布函数决策矩阵;然后,依据该决策矩阵,确定正、负理想商品加权累积分布向量,并计算各备选商品与正、负理想商品的加权累积分布向量的距离以及相应的贴近度;进一步地,依据贴近度的大小,可确定备选商品的推荐排序结果.最后,以一个支持消费者购买轿车决策为例说明了该方法的可行性和有效性.
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关键词
商品购买决策
在线评价信息
概率分布
TOPSIS
推荐排序
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职称材料
一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法
被引量：
11
2
作者
李永海
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第2期32-37,共6页
在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线...
在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。
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关键词
在线评论信息
商品购买决策
特征挖掘
情感分析
离散概率分布
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职称材料
题名
基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法
被引量：
7
1
作者
张瑾
尤天慧
樊治平
机构
东北大学工商管理学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期138-143,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71571039)
文摘
针对支持消费者购买决策,提出了一种基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法.在该方法中,首先将消费者关注的备选商品各属性在线评价信息转化为关于属性评价标度的概率分布,并确定备选商品各属性在线评价结果的累积分布函数,进而构建加权累积分布函数决策矩阵;然后,依据该决策矩阵,确定正、负理想商品加权累积分布向量,并计算各备选商品与正、负理想商品的加权累积分布向量的距离以及相应的贴近度;进一步地,依据贴近度的大小,可确定备选商品的推荐排序结果.最后,以一个支持消费者购买轿车决策为例说明了该方法的可行性和有效性.
关键词
商品购买决策
在线评价信息
概率分布
TOPSIS
推荐排序
Keywords
product
purchasing
decision
online
ratings
information
probabilistic
distribution
TOPSIS(technique
for
order
preference
by
similarity
to
an
ideal
solution)
recommendation
ranking
分类号
C934 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法
被引量：
11
2
作者
李永海
机构
河南工业大学管理学院
出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第2期32-37,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71501063
71603073
+2 种基金
71602051)
河南省省属高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014SBS003)
河南省高校人文社科重点研究基地物流研究中心资助项目(2015-JD-04)
文摘
在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。
关键词
在线评论信息
商品购买决策
特征挖掘
情感分析
离散概率分布
Keywords
online
review
information
product
purchas
e
decision
feature
mining
sentiment
analysis
discrete
probability
distribution
分类号
C934 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多属性在线评价信息的商品购买推荐排序方法
张瑾
尤天慧
樊治平
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
2
一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法
李永海
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
11
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职称材料
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