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中文网络客户评论的产品特征挖掘方法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
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. 相似文献
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基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究 总被引:5,自引:1,他引:5
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. 相似文献
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本研究针对在线评论对电商平台定价决策以及消费者行为的影响问题,构建有无在线评论情形下电商平台与制造商之间的博弈模型,比较分析在线评论对系统均衡和消费者行为的影响。研究结果表明:电商平台的定价策略会受到在线评论的影响,当制造商直销渠道与电商平台自营渠道的竞争程度足够大,或者渠道竞争程度较小但在线评论有效性水平足够低时,电商平台才会实施低价策略;在线评论会导致利润在各企业间的重新分配,当渠道竞争程度适中时,在线评论对电商平台有利,对制造商的影响不确定。其次,在线评论的存在会影响消费者选择购买渠道,尤其是部分消费者放弃直销渠道而选择自营渠道购买产品;然而,如果在线评论有效性水平满足一定条件,则消费者参考在线评论可能会放弃购买产品,由此导致产品需求降低。此外,本文还拓展了原始模型,进一步考察电商渠道竞争问题。 相似文献
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