首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 750 毫秒
1.
以信息采纳理论为研究框架,探讨消费者在购买决策中采纳与接受在线评论信息(亦即在线评论有用性)的两类影响因素——评论本身特征、评论者要素,并结合社会网络视角构建在线评论有用性影响模型及研究假设。之后,以豆瓣网数据进行理论模型的实证分析。结果表明:评论长度与在线评论有用性为正相关关系,评论星级极端性与在线评论有用性则为负相关关系;评论者中心度与在线评论有用性之间为倒U型关系,评论者历史发表数量、参加群组情况与在线评论有用性之间关系未得到足够的实证支持。  相似文献   

2.
马超  李纲  陈思菁  毛进  张霁 《情报学报》2020,39(2):199-207
为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。  相似文献   

3.
国佳  郭勇  沈旺  潘梦雅 《图书情报工作》2019,63(17):137-144
[目的/意义]提出基于在线评论的网络社区信息可信度评价方法,为信息治理提供有效依据。[方法/过程]构建基于在线评论的网络社区信息可信度评价指标体系,利用改进AHP理论确定指标权重;利用LSTM模型对评论情感分类,采用改进的D-S证据理论模型融合情感分类数据作为指标量化计算方法。以知乎网络社区为例,从3个角度计算网络信息内容的可信度:经过筛选的具有可信观点评价的在线评论、所有在线评论、调查问卷。[结果/结论]实验结果表明,基于可信观点评论的可信度排序与基于调查问卷的可信度排序基本一致,说明利用在线评论对网络信息可信度进行评价具有一定的可行性。  相似文献   

4.
开放式创新社区创客知识共享影响因素研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义]探究开放式创新社区创客知识共享的影响因素,对活跃社区知识共享氛围、提高企业创新能力具有重要意义。[方法/过程]基于社会交换理论构建开放式创新社区创客知识共享的影响因素模型,提出研究假设,采用问卷调查法收集数据,并利用结构方程模型进行假设验证和分析。[结果/结论]数据分析结果表明,助人愉悦感、物质利益、面子和声望等因素与开放式创新社区创客知识共享行为呈正向相关关系,知识所有权和感知知识权利丧失等因素与开放式创新社区创客知识共享行为呈负向相关关系。  相似文献   

5.
[目的/意义]基于评论效价,将从初始评论到追加评论的动态变化分为一致性在线评论和矛盾性在线评论,结合信息采纳模型,研究不同变化类型对消费者信息采纳的影响,构建理论模型并进行研究。[方法/过程]以淘宝网上运动鞋的初始评论和追加评论为例,采取实验研究的方法,通过4组调查问卷设计,利用SPSS 21.0软件对调查问卷的数据进行分析和处理。[结果/结论]结果表明,一致性和矛盾性在线评论相比,消费者对矛盾性在线评论的有用性感知更强,两种变化类型的评论都是通过感知有用性作用于消费者的信息采纳,自我效能会调节消费者对在线评论的有用性感知。  相似文献   

6.
为了提高网页自动分类的准确率,基于信息融合的模型理论,提出了一种通用的网页自动分类模型和融合算法。该模型根据完成功能的不同分为四个层次:信息抽取层、数据预处理层、特征层和决策层,其中特征层是针对网页上不同种类的媒体信息采用不同的分类方法进行分类,并将分类结果分别输入决策层和与该特征层算法相关的其他的特征层。决策层是处理特征层的分类结果,并推导出最终的网页分类融合结果,并将该模型和算法进行了实现。实验表明,文章提出的融合模型和算法可以有效地改进网页自动分类准确率。  相似文献   

7.
[目的/意义] 针对中文网络客户评论,提出一种在线评论有用性排序模型,辅助消费者做出购买决策。[方法/过程] 从在线评论的形式特征和内容特征两个方面,提取影响在线评论有用性的7个指标属性进行量化计算,采用模糊层次分析法进行指标赋权,结合并改进TOPSIS分析法进行在线评论有用性计算和排序,构建在线评论有用性指标体系和排序模型。[结果/结论] 通过比较分析,发现本文模型获得的评论有用性排序具有更好的信度与效度,为中文网络客户评论提供一种兼顾评论客观信息和语义特性的有用性排序方法。  相似文献   

8.
为了丰富专利分类的网络和文本语义表示,实现两者更有效的语义融合,提高技术融合预测效果,提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先,综合考虑专利分类位置及其上下文语境,直接对专利分类序列进行语义表示,提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法;其次,根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法,形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法;在此基础上,设计多种特征融合方法,提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法;最后,基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实,专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法;依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式,基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测;“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优,较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果,更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。  相似文献   

9.
[目的/意义] 识别与分析移动环境下开放式创新社区知识协同的影响因素,对科学评价开放式创新社区知识创新绩效和促进开放式创新社区持续发展具有重要意义。[方法/过程] 分析移动环境下开放式创新社区知识协同过程,基于知识生态视角构建了影响因素体系,并运用DEMATEL方法对因素间影响关系的强弱进行了评价。[结果/结论] 基于因素间综合影响矩阵,识别出移动环境下开放式创新社区知识协同影响因素包括知识的数量与质量、开放创新经验、知识贡献动机、期望满足程度、信任与激励机制、创新文化氛围。提出移动环境下开放式创新社区知识协同水平的提升策略。  相似文献   

10.
垃圾商品评论信息的识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
从信息有用性的角度对垃圾商品评论信息进行分析,选择数码领域的相机评论作为研究对象,构建数据集,从评论、评论者和被评论的商品三个方面选择11个特征,使用支持向量机模型中4种常用的核函数进行垃圾商品评论的识别,对识别效果较好的RBF核函数中的参数C和γ进行优化,使得商品评论中的垃圾评论识别的准确率提高到78.16%,召回率提高到72.18%,并选取4种不同特征组合进行对比,证明评论、评论者和被评论的商品三大特征组合的效果最好,最后通过与Logistic回归模型的对比,验证SVM对垃圾评论的识别效果明显优于其他算法。  相似文献   

11.
文章基于感知价值理论,从情感、社会、质量及价格四个维度对国家图书馆文化创意产品的在线评论进行文本挖掘,利用Python等工具进行高频词分析、LDA模型构建和情感分析,探究图书馆文化创意产品感知价值与消费需求关系,发现情感与社会价值对消费需求的影响较大,质量和价格感知对消费需求的影响相对较弱,且四个感知价值维度相互影响、相互交织。  相似文献   

12.
[目的/意义]通过挖掘电子商务平台的在线负面评论信息,对网络口碑危机进行模糊预警计算和类型划分,为企业实时监控网络口碑舆情,提高产品正面口碑传播和规避口碑风险提供参考。[方法/过程]以欧洲消费者满意度模型(ECSI)为基础,从感知质量、感知价值、感知声誉和感知期望4个属性方面构建负面评论网络口碑危机模糊语料词典,结合模糊综合评判方法并改进顾客满意度的四分图模型对网络口碑危机预警进行计算和分类。[结果/结论]以美团外卖在线评论为例进行实证研究,提出的负面评论网络口碑危机预警计算方法得到了较好的实验检验效果,可为在线产品的网络口碑危机预警提供信息决策。  相似文献   

13.
基于机器学习的中文书目自动分类研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
面对与日俱增的图书出版量,图书馆编目人员的手工书目分类显得力不从心,如何实现由计算机自动完成图书分类成为数字图书馆建设中亟待解决的关键问题之一。本文尝试将BP神经网络和支持向量机等机器学习算法引入到书目分类中,建立了面向中图法的基于机器学习的书目层次分类系统模型,提出了采用特征加权方式描述书目和浅层次分类体系构建的设计思路,并通过大规模实验验证了该模型的可行性和合理性,基本上解决了没有主题标注情况下书目的自动分类问题。图9。表5。参考文献14。  相似文献   

14.
[目的/意义]将体验型产品在线评论按照文本长度分为长文本在线评论和短文本在线评论,探究这两类评论的时间和内容特征,为电子商务平台掌握消费者在线评论行为规律和商品需求偏好提供情报依据。[方法/过程]利用Python爬虫语言获取电影评论网站中在线评论的相关信息,构造在线评论时间间隔序列,基于人类行为动力学相关构念,探究不同类型在线评论发布行为的时间特征规律;利用文本挖掘方法找出不同类型在线评论的文本内容特征并进行比较分析。[结果/结论]以电影评论网站在线评论为数据来源,从时间角度总结出不同类型在线评论行为的时间间隔序列符合幂率分布;从文本内容角度发现不同类型在线评论的文本内容特征既有一定的相似性,也表现出明显的差异。  相似文献   

15.
基于在线评论的消费者模糊情感计算与推理   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对Web 2.0时代大量主观性文本的出现,消费者在线评论描述了消费者关于某一产品或服务的观点或经历。本文基于模糊理论讨论了在线评论中的情感挖掘问题。以消费者心理行为学理论为基础,根据在线评论的自然语言模糊本质属性,建立了消费者心理模糊库群,包括特征、感知、情绪、评价等4个模糊库;结合评论语句的句法分析,给出了消费者态度情感的模糊计算算法(FSCA-OR);并依据消费者的决策过程,进行了推理规则库的构建;最后通过实验验证了所提方法的有效性。  相似文献   

16.
[目的/意义]针对中文网络客户评论,从消费者真实购买体验的网络平台上抓取在线评论信息,构建基于在线评论情感隶属度模糊推理的网络口碑监测评估方法,有助于企业实时监控网络口碑舆情。[方法/过程]以美国消费者满意度模型(ACSI)为基础,从感知质量、感知价值、感知期望和感知情感4个属性方面构建在线评论网络口碑监测评估模型,结合情感隶属度模糊推理算法,从数据准备、情感分析和网络口碑舆情监测评估3个研究阶段,通过模糊推理系统设定计算规则,采用Mamdani方法对网络口碑舆情进行监测评估。[结果/结论]以亚马逊手机品牌在线评论为例进行实例验证,提出的基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估方法得到较好的实验检验效果,可以为在线产品的网络口碑舆情监测评估提供信息决策。  相似文献   

17.
高校图书馆提供的网络在线课程已成为大学生的重要学习资源。基于国内外选择意愿、采纳行为等理论模型,结合大学生使用高校图书馆在线课程的实际情况,构建了大学生在线课程采纳外部影响因素模型,并基于此模型对影响选择和采纳在线课程的外部关键因素进行了实证分析。结果表明社会与学术权威认可、自我效能等是影响大学生选择并接受高校图书馆在线课程的主要外部因素。其中,社会与学术权威认可是目前影响大学生采纳高校图书馆在线课程的最重要外部因素。根据上述分析结果,提出了"校内校外、课上课下、线上线下、专修辅修"四个相结合的在线课程改进建议。  相似文献   

18.
新闻评论者的民主意识是指评论者所具备的有关民主的观念和认识,它包含两个层次。第一,评论者在公民身份主导下对民主内涵及相关意义的认知。评论者首先是国家公民,民主意识是公民最基本的意识要求。第二,评论者在新闻评论实践者身份主导下对民主内涵及相关意义的认知。  相似文献   

19.
[目的/意义]针对电子商务网站,深入剖析其在线评论信息质量感知的过程,阐明在线评论信息质量感知的运行规则和基本原理,有利于全方位剖析在线评论信息接收用户对信息处理与认知的模式。[方法/过程]首先了解在线评论信息质量感知的内涵与特征;其次明确在线评论信息质量感知涉及的4个要素;再次对在线评论信息质量感知过程的5个阶段进行阐述,并指出信息认知处理阶段的两个情境影响因素,同时全面解析在线评论信息质量感知过程的3类路径;最后构建在线评论信息质量感知机理模型。[结果/结论]在线评论信息质量感知是一个有序的动态循环过程,构建机理模型能够实现对在线评论信息质量感知过程的全局性把握和理解,为信息质量感知研究提供理论与实践指导。  相似文献   

20.
有效进行学术文献特征表示,不仅可以提高学术文献的检索、分类和排序效率,还可以为用户提供更加智能、有效的文献推荐和个性化服务。受图书情报学领域引文邻近分析研究启发,本文基于自监督对比学习框架,提出了基于引文共现的层次采样算法,从结构化全文数据中挖掘文献间的潜在关联,构造自监督前置训练任务用于训练文献层级的学术文本表示模型,即CCHT (citation co-occurrence hierarchical transformer)。使用S2ORC数据集和SPECTER训练集从句子共现、段落共现和章节共现层次来构造三元组集合,训练对应的模型,并用于论文分类、用户行为预测、引文预测和论文推荐四大SciDocs基准测试集任务。对于不同任务,本文采用了不同的评估指标。在论文分类任务中,使用F1值进行评估;在用户行为预测和引文预测任务中,使用nDCG (normalized discounted cumulative gain)和MAP (mean average precision)进行评估;在论文推荐任务中,使用P@1和nDCG进行评估。研究结果表明,(1)CCHT模型在SciDocs基准测试...  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号