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1.
【目的/意义】负面在线评论已成为商家重要的经营决策信息,对了解客户消费满意度、改善产品和服务质量
具有重要意义。【方法/过程】该文将情感分析和关键词抽取相结合,提出一种基于BiGRU-CNN 和 TextRank的在
线评论负面关键词抽取方法,即首先对在线评论文本数据进行清洗,然后构建 BiGRU- CNN 情感分类模型对在
线评论进行情感分析,最后采取TextRank 方法抽取情感分析得到的负面评论中的关键词。利用这种方法,对十个
产品与服务类别的6万余条消费者在线评论文本数据进行实证分析。【结果/结论】实验结果表明,该方法能准确判
别客户负面在线评论情感倾向,F1值达92.41%,并且负面在线评论关键词抽取结果能较好帮助商家完善产品质量
和服务。【创新/局限】提出一种结合双向GRU 和CNN 结合的情感分类模型,在此基础上基于TextRank 方法抽取
情感分析得到的负面评论中的关键词,进一步提升模型对于在线评论情感分析的准确性。 相似文献
2.
【目的/意义】针对当前网络舆情识别相关研究成果存在查准率、查全率较低的问题,提出基于情感词汇的
多媒体网络突发事件舆情语义识别方法。利用突发事件数据爬取、抽取等模块构建舆情处理和语义检索平台,将
该平台分为数据采集者、数据管理者和数据使用者三个模块,将最终所得信息数据构成的案例库等当作舆情语义
识别中的数据库。【方法/过程】基于舆情数据库,对舆情词汇情感倾向进行初步识别。以词汇情感倾向性为依据,
对舆情话题评论情感呈现出的强度值进行计算,最后综合评论语义模式权值与其情感倾向值获取话题评论集合最
终情感倾向,完成舆情语义识别。【结果/结论】实验结果表明,所提方法查准率与查全率均较高,具有显著可靠性。
并提出相应的网络突发事件危机响应策略。【创新/局限】在后续研究中应以基于情感语义的舆情监测为重点,以危
机响应预案为基础,不断提升应对舆情突发事件的预判能力和处置能力。 相似文献
3.
【目的/意义】准确挖掘消费者在线评论情感倾向,对于改善商家服务具有重要意义,而情感倾向预测的准
确性仍需提高。【方法/过程】文中设计基于集成学习的在线评论情感分类算法,即以N-gram算法分析在线评论词
语特征,结合情感词典构造文本特征,利用逻辑回归、Light GBM等机器学习方法为基础的集成学习进行训练,实现
在线评论情感分类。【结果/结论】实现了评论的情感倾向预测,在电脑评论数据集,较之于经典的SVM算法和无监
督类算法,该模型的分类衡量指标F1值分别提高了10%到30%不等。同时,在酒店、图书等不同领域的数据集上显
示,该方法的分类准确性仍具有上述效果,证明了该方法具有领域移植性。 相似文献
4.
【目的/意义】在电子商务服务中,用户评论对交易决策与用户行为的影响日益凸显,如何根据这一重要的
在线语料数据集来正确判断用户的情感倾向,正确理解消费者行为与交易决策机制,是一个重要并需要深入研究
的课题。【方法/过程】本文讨论了情感计算与用户评论的基本概念和内涵,提出了一个基于情感计算的在线中文用
户评论研究与应用的分析框架,其次基于这一分析框架,系统地分析阐述了本领域的研究与发展现状。【结果/结
论】指出未来需要关注的研究和发展方向,为未来的研究提供参考。 相似文献
5.
【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行
聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络
分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行
情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒
体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微
博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创
新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类
分析。 相似文献
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【目的/意义】明确用户评论的情感倾向及其主要影响因素,有助于政府了解网民的态度及观点,更好地引
导和控制舆情发展。【方法/过程】运用八爪鱼软件采集新浪政务微博上的辟谣信息,获取数据75847条,构建多元
Logistic回归模型对用户情感倾向的影响因素进行分析。【结果/结论】研究发现：用户对政府辟谣信息表现出不同的
情感倾向,其中,中性情感倾向用户比重最小,消极情感用户和积极情感用户占比接近;内容特征变量、文本特征变
量、用户特征变量均对用户情感倾向有显著影响,但影响方式各异。 相似文献
8.
【目的/意义】分析用户对博物馆数字化服务的体验满意度及影响因素,为提升博物馆数字化、智慧化建设提
供科学参考。【方法/过程】首先采集博物馆用户评论,构建数字化服务方面词词库,抽取方面级语句,然后使用
BERT-wwm-ext模型（F1=95.47%,Acc=95.36%）对方面级语句进行情感分类,最后根据分类结果对用户体验影响
因素进行分析。【结果/结论】将博物馆数字化服务用户体验划分为5个方面（预约、验证、导览、讲解、展示）,分析发
现用户对数字展示服务和网络预约服务满意度最高,对数字讲解服务满意度最低,并归纳了影响用户体验满意度
的12项主要因素。【创新/局限】将方面级情感分析应用到了公共文化服务领域。提出了基于内容抽取和深度学习
的方面级情感分析模型,通过迁移学习有效降低了模型对方面级标注数据的依赖性,同时对用户评论中的隐式情
感也具有较好的识别效果。 相似文献
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【目的/意义】目前,静态情感倾向判断成为分析舆情信息的一种重要手段,但这种方法局限于最终的情感 分类结果,不能追溯到整个情感演变过程以及各阶段的影响因素,因此无法提出更为细致和有针对性的措施。【方 法/过程】鉴于此,本文提出一种基于动态主题—情感演化模型的舆情信息分析方法,通过对评论文本进行语义角 色标注,建立情感单元词表;然后将改进的TF-IDF和K-Means聚类方法相结合提取主题词,形成主题-情感匹配 词表,比起传统的TF-IDF方法,其准确率和F值都有明显提升;最后引入时间节点,利用点互信息（Pointwise Mutual Information,PMI）和情感词典的方法,进行动态情感演化分析。【结果/结论】实验研究证明,该方法得出的情 感演化趋势与实际情况相吻合,为进一步制定治理网络舆情危机的措施,提供了有效依据。 相似文献
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【目的/意义】研究社交网络中影响辟谣信息传播效果的因素,丰富了辟谣有效性的理论,为相关部门制定
提升辟谣信息传播效果策略提供依据。【方法/过程】基于流行三要素理论总结辟谣信息传播效果的影响因素,通过
情感分析、社交网络分析和多元回归分析验证影响辟谣信息传播效果的因素。【结果/结论】粉丝数、情感倾向、“真
相陈述”和“直接反驳+真相陈述”的辟谣方式、原创性、“文字+图片”、休闲时间、网络规模、网络密度和平均路径长
度显著影响辟谣信息的评论数和转发数;辟谣信息中含有@显著正向影响转发数,含有链接显著正向影响评论数。
【创新/局限】基于流行三要素理论对社交网络中辟谣信息传播效果的影响因素进行提炼,并考虑群体因素,利用社
交网络数据进行实证研究,为后续的相关研究提供参考依据,但是本文未考虑到平台因素和粉丝个人属性因素等,
后续研究中需要进一步探讨。 相似文献
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【目的/意义】社会化媒体发达的环境下,在线评论已成为商业竞争情报的重要来源,企业可从中了解客户 需求、改进产品与服务质量。【方法/过程】选取家具这种耐用品的在线评论作为研究数据,建立了基于在线评论文 本挖掘的商业竞争情报分析模型,使用特征词提取、关键词共现与社会网络分析,得到特征词典、用户观点并可视 化。【结果/结论】本文以京东商城家具产品服务为例进行实证,证明该模型可较好地提取用户观点的竞争情报并可 视化,关键词共现与社会网络分析对于识别企业服务中的问题具有良好效果。 相似文献
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【目的/意义】从众多质量良莠不齐的在线评论中,将质量高、有用性强的评论呈现给消费者。【方法/过程】 为了比较好评、中评和差评的属性,本研究以京东商城的爬虫数据为研究对象,使用R3.4.3软件,根据不同产品类 型的评论,从评论长度、有用性投票和评论回复数三个维度比较好评、中评和差评。【结果/结论】产品类型和情感倾 向会显著影响评论长度,好评和差评的评论长度要多于中评;产品类型和评论长度对有用性投票和评论回复数都 存在显著的影响,情感倾向对有用性投票和评论回复数不存在显著影响。 相似文献
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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献
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【目的/意义】从在线负面评论信息的特征性因素出发,研究其对潜在消费者购买意愿的影响作用,并探究
消费者动机性对各个因素的影响路径关系是否具有调节效应。【方法/过程】根据精细处理可能性模型（ELM）,依据
潜在消费者涉入度高低分别从外围情境感知路径和核心认知加工路径构建理论研究模型并通过实证方法进行验
证。【结果/结论】研究结果表明,负面评论信息的负面情感倾向,评论时效性,感知风险对潜在消费者购买意愿均有
显著影响作用,其中负面情感倾向效应最大。而消费者动机性只对感知风险和购买意愿间关系调节效应显著,说
明潜在消费者动机性越强,对负面评论信息的感知风险越敏感。 相似文献
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【目的/意义】消费者评论数量巨大且充满随意性,因此需要对评论信息进行分析,信息分析可以给潜在消
费者提供有价值参考,可以给商家提供消费者对产品的反馈意见,也可以给平台改善服务提供参考,从而实现消费
者、商家和平台的共赢。【方法/过程】以从京东商城爬取的部分产品评论文本为研究对象,使用词频、词云分析的方
法对评论中的产品特征进行抽取,分析消费者对产品属性的偏好,通过情感倾向计算方法,对五种不同类别的产品
评论进行情感倾向分析,并研究消费者对产品属性的偏好和情感倾向间的关系。【结果/结论】研究结果表明,对于
不同类型的产品,消费者有不同的属性偏好,且关注的产品特征数量也不同。在此基础上,分别对商家、电商平台
和消费者提出了有针对性的建议。【创新/局限】使用评论挖掘的方法,从消费者、商家和平台三个视角进行研究,提
出应对方法。但对数据的处理仍然不够精确,有待进一步研究。 相似文献
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【目的/意义】为了协助商家和平台获取移动商务在线评论中的用户需求,解决在线评论过载导致用户需求
提取困难等问题。【方法/过程】本文首先获取原始在线评论数据集进行文本预处理和清洗;然后,深入语义层面基
于改进后的 Canopy-Kmeans算法实现用户需求聚合;最后,以聚合结果为层级指标设计 Kano问卷,用重要性判别
方法和用户满意度指数优化用户需求分类标准,实现用户需求的高效聚合和精准挖掘。【结果/结论】通过实验结果
对比分析发现与基于语义的传统聚类方法相比,本文设计的移动商务用户需求聚合与挖掘方法的聚类结果更清晰
合理,能够获取更精准和细化的用户需求。【创新/局限】借助Word2vec模型从语义的视角分析用户需求,提出基于
Canopy-Kmeans算法的用户需求聚合挖掘模型,但选取的研究对象和数据规模较为有限,下一步将扩大在线商品
评论的研究范围及实验数据规模。 相似文献
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【目的/意义】从舆情客体视角探究医保欺诈事件传播周期中情感焦点及情感倾向两个维度的舆情演化趋势,对政府倾听民众诉求及舆情治理有重要意义。【方法/过程】依据生命周期理论划分舆情传播阶段,利用Word2Vec判断舆情客体,使用LDA方法挖掘评论主题进而识别情感焦点,同时使用SnowNLP进行情感倾向研究,最后基于认知-感情相符理论发现民众诉求。【结果/结论】能够挖掘出民众对不同舆情客体在各生命周期的情感焦点、情感倾向及二者演化趋势。研究发现民众态度从事件相关讨论过渡到事件本质探究,而后关心事件后果,最后提出建议,且情感焦点与情感倾向识别结果具有一致性。 相似文献
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【目的/意义】研究基于企业画像的行业信息精准服务框架与功能体系,为行业信息服务创新研究与实践提
供参考。【方法/过程】在分析企业的行业信息需求及影响因素基础上,构建了面向行业信息精准服务的企业画像构
成要素体系,并进一步提出了基于企业画像的行业信息精准服务模型。【结果/结论】立足企业的信息需求及影响因
素,面向行业信息精准服务的企业画像应包含企业自身属性、竞合属性、客户属性3类16种要素。基于企业画像的
行业信息精准服务实现,首先需要开展行业信息资源和企业大数据采集,继而进行基于多源数据的企业画像和面
向精准服务的行业信息资源组织,最终通过画像精准分析企业需求,提供包括精准搜索、精准问答、精准推荐等在
内的多项精准服务功能。【创新/局限】创新性地引入用户画像对企业进行建模,从需求分析角度全面刻画企业特
征,构建行业信息服务模型,推进行业知识服务创新发展。 相似文献
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【目的/意义】了解我国公共图书馆数字化服务现状，分析影响读者对数字化服务满意度的因素，助力我国公共文化服务领域数字化、网络化和智能化建设。【方法/过程】爬取十家公共图书馆的用户在线评论，构建数字化服务词典，根据数字化服务词典匹配得到数字化服务评价语料库，再使用Senta＿BiLSTM模型对数字化服务语料库进行情感分类，根据分类结果进一步归纳总结出目前公共图书馆数字化服务满意度情况及影响因素。【结果/结论】构建了公共图书馆数字化服务的四大功能类目，分析影响用户对这四项数字化服务满意度的五种因素，总结了各项数字化服务下读者正负向满意度的影响路径，为进一步探索公共图书馆数字化建设进展提供了科学参考。【创新/局限】本研究构建了公共图书馆数字化服务词典，探究了公共图书馆数字化服务的用户满意度情况和影响因素。但数据样本选择存在一定的局限性，同时本研究仅关注了数字化服务读者用户群体，研究对象也存在一定局限性。 相似文献