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[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。 相似文献
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[目的/意义] 随着"互联网+"在医疗服务行业的应用与发展,积累了大量的医疗评价信息,利用情感分析技术可以对其进行有效地挖掘和利用,从而为医疗管理提供决策参考。[方法/过程] 基于框架语义理论建立医疗情感语义分类词典;采用词典和规则相结合的方法进行在线医疗评论的情感语义分析,标注情感类别、情感主题、极性和强度等信息。[结果/结论] 通过在线医疗评论数据测试,验证了研究方法的有效性和科学性,是情感分析向医疗健康领域纵深发展的一次有益探索。 相似文献
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[目的/意义]提出融合母评论文本信息的评论短文本情感分类模型以提高互联网环境下短文本评论情感分析效果,适应舆情工作中的实际应用需求。[方法/过程]以短视频平台舆情事件的评论数据为实验对象,利用GRU提取母评论文本特征和直接提取评论区特征,分别将这些特征与CNN提取原评论文本特征并行融合进行情感分类。[结果/结论]相较于传统深度学习方法,引入的母评论文本特征使两个数据集的情感分类效果都获得了一定提升,F1值等均分别提升了2%和1%,说明本文提出的特征引入方案能够提升评论短文本的分类效果,为舆情工作中的情感监测实际应用提供了思路,验证了舆情相关理论研究对实际技术应用有借鉴和指导意义。 相似文献
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[目的/意义]针对当前读者决策采购在国内发展时存在的一些问题和不足,分析了图书馆、供应商和读者3个关键因素对采购的影响,提出一种多因素融合的读者辅助决策采购模式。[方法/过程]该模式融入"读者决策采购"的主要思想,利用LDA主题模型来提取关键词,分析读者的阅读需求,帮助读者挑选图书,接受读者反馈;综合考虑馆藏建设要求、购书经费限制和采购人员经验等因素来对图书进行综合评分。[结果/结论]通过这种采购模式来辅助图书馆决策购买,能够达到馆藏优化的最终目标。 相似文献
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[目的/意义]大数据环境下,传统的竞争对手识别方法存在局限性,文章针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一,基于互联网下顾客价值领先战略,从消费者角度出发,选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系;第二,以顾客评论作为数据源,通过对评论文本分析,提取顾客关注的产品特征;第三,基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分;第四,基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验,证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。 相似文献
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[目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分析识别核心评论用户群;以核心评论用户群为目标分析对象,从主题和情感两个维度构建主流网络民意的表达,并分析网民讨论热点及情感分布的综合演化过程;利用新冠病毒感染疫情相关热门微博的评论数据进行实证研究。[结果/结论]共评网络分析可以准确识别出社交媒体中的核心评论用户群,其拥有结构稳定且联系紧密的共评关系;聚焦于核心评论用户群的评论内容,即可实现主流网络民意的高效挖掘,准确呈现出网民主要诉求和情感的变化特征;实证结果与我国新冠病毒感染疫情中的应对实情和网络舆论走势基本契合,证明了此方法的有效性。 相似文献
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[目的/意义]读者评价是检验作品译介效果的重要环节，是对图书传播效果的重要考量依据。对中华哲学典籍海外读者评价的影响因素研究，能了解西方读者对中华哲学典籍的接受意向、价值判断和选择偏好，有针对性地对中华文化走出去策略进行调整与优化。[方法/过程]本研究以Goodreads(好读)网关于《易经》英译本的读者在线评论为例，使用BERTopic模型进行主题提取，选取Python自带的TextBlob库对句子和词语进行情感极性分析，综合分析影响读者评价的主要因素。[结果/结论]分析发现，中华哲学典籍海外读者评价的影响因素有：译者的翻译经历和学术积累，译本的封面设计等副文本元素，名人序言的助推影响。此外，中国古代哲学典籍的汉语文本特征为翻译带来了很大的困难，语篇结构安排给读者阅读带来困扰。因此，通过翻译传播中华文化不仅要从语言层面和文化角度进行深入研究，更应该综合考虑海外读者的需求，有针对性地进行调整和优化。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]目前各大电子商务网站产生了海量的评论信息，对于消费者而言，查阅和分析这些信息将面临巨大的挑战。因此，有必要对评论的有用性进行综合评价，为消费者过滤出真正有价值的内容。[方法/过程]为此，本文提出并研究了一种在线消费者评论的有用性评价模型，为消费者的网购决策提供支持。该模型主要基于分类算法，识别在线消费者评论的有用性，并按其概率值大小进行排序。根据在线消费者评论的特点，提取了一系列分类特征用于其有用性评价，然后利用支持向量机对评论进行分类并从中识别有用的记录。利用来自B2C电子商务网站的3个在线消费者评论数据集（手机、女鞋、糖果巧克力）对提出的模型进行实证分析。[结果/结论]研究结果显示，该模型能够量化地评价在线消费者评论的有用性并对其进行有效的分类排序。该模型主要依赖语义特征进行排序，而对非语义特征的依赖较少。通过选择合适的概率阈值，能够缩小验证空间，并显著提升分类精确度。 相似文献
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【目的/意义】情感分析目的是对用户评论等网络文本信息进行抽取和情感判断,为企业、政府等机构提供
决策支持。本文旨在分析情感分析提出至今相关研究的主题演化规律,及图书情报学科进行情感分析的研究特
点。【方法/过程】本文基于文献计量学和可视化的方法,系统梳理国内外情感分析研究发文量、学科、主题及研究热
点规律,并利用 Web of science学科类别分析情感分析在图书情报领域的特点。【结果/结论】本文总结出情感分析研
究不仅与社交媒体联系密切,更融合了计算机科学、语言学、文献学等多学科知识。图书情报领域开展情感分析研
究有广泛的应用空间和实际需求,目前正处于快速发展时期,研究者应把握这一研究热点。 相似文献
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[目的/意义]社会化在线评论与传统的专业性评论相比,具有更为显著的传播速度和影响力。文本评论中的情感因素并非单纯的数量化评分能够完全体现的。对本文评论中情感因素的测量与分析,能够有助于在线评论的全角度识别与揭示,更加客观准确地反映在线评论的价值。[过程/方法]通过提取用户发布的在线文本评论数据,采用有监督机器学习的算法,分别计算文本评论的情感分类得分、情感倾向得分、综合情感得分。从类型、地区、人数多个维度对情感得分与总评分进行交叉对比分析。[结果/结论]研究结果表明,文本评论蕴含的情感因素对总评分具有部分的影响作用。用户的认知偏好、社会文化背景和评论人数占比会对情感因素的有用性产生影响。 相似文献
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[目的/意义]学术图书是人文社会科学重要的学术产出形式,结合现有研究基础,从多维角度建立科学合理的人文社会科学学术图书影响力评价指标体系,进行学术图书影响力评价的有益探索。[方法/过程]文章从学术影响力和社会影响力两个维度,选取图书被引、图书馆藏、学者影响力、书评、微信微博数据、网上书城评论等指标,构建人文社会科学学术图书影响力评价指标体系。以江苏省第十六届哲学社会科学优秀成果奖二等奖以上的图书进行实证分析,利用CNKI、读秀、WorldCat、微信、当当网、豆瓣等平台获取传统计量指标和Altmetrics指标数据,运用CRITIC赋权法、TOPSIS综合评价法对269本图书进行影响力评价实证研究。[结果/结论]提出的中文人文社会科学学术图书影响力评价指标体系具有较强的可推广性。未来应该加大图书在不同渠道的宣传力度,加速相关数据平台建设,探索更加全面有效的评价机制。 相似文献
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[目的/意义]网络用户主要通过购物类、社交类和点评类三种常见网络类型平台发表带有情感倾向的评论,但是由于用户群体、可评论时间、可评论次数以及评论方式等的不同,使得这三种网站类型中的用户对于同一主题的情感表达存在较大差异。文章从用户情感表达特征角度对比评测购物类、社交类和点评类三种主流网络平台中用户情感评论特点,为情感分析数据源选择提供借鉴。[方法/过程]在情感分析的基础上,通过对评论特点、用户情感特征和用户痛点等的对比分析和实证分析,探索三种平台的情感表达特点。[结果/结论]实验结果表明,不同类型网络平台评论的主要内容、情感特征以及痛点表现方面均存在明显差异,进而对情感分析信息源选择提供依据。 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]为了实现从非结构化的在线评论中有效提取用户需求,文章提出了数据驱动下产品需求识别的方法。[方法/过程]利用Word2vec表示学习方法,获取评论文本内容的语义向量表示;结合K-means算法和LSA模型实现评论文本聚类,识别产品需求主题;在此基础上,通过网络分析方法探索需求主题间的关联关系。以华为手机的评论数据为例进行方法验证。[结果/结论]结果表明,基于语义的文本特征可以取得较好的聚类效果,与传统方法相比,CH指标和SC指标均得到显著提高,验证了该方法的有效性。研究方法和结果能够为企业产品创新和运营决策提供一定参考。[局限]样本数据集规模不够,缺少跨平台实验计算和比较。 相似文献
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[目的/意义]反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式,在社交评论中被广泛使用,正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。[方法/过程]文章基于深度学习构建多模态反讽识别模型,以在线旅游评论为例,运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量,通过不同的特征融合方式进行反讽识别。[结果/结论]通过与单模态反讽识别模型进行对比实验,发现文章提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优,验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。 相似文献
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[目的/意义]旨在探讨学术专著影响力评价方法。[方法/过程]选取读秀馆藏数据、WorldCat馆藏数据、豆瓣评分、豆瓣热度、豆瓣评论、中国知网收录书评、论文他引、图书引用等八个指标,构建学术专著影响力评价体系。利用TOPSIS法对“三联·哈佛燕京学术丛书”中专著的影响力进行综合评价,得出专著影响力评价的结果。[结果/结论]引文计量指标和Altmetrics指标相互独立地反映了专著的影响力,Altmetrics指标能够及时地反映专著的热度和影响力,对引文计量指标的评价进行补充。 相似文献