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在线商品评论有用性预测及影响因素研究

发布时间:2017-10-17 08:54

  本文关键词:在线商品评论有用性预测及影响因素研究


  更多相关文章: 在线评论 有用性 影响因素 预测模型


【摘要】:随着互联网的快速发展,带动了网络商务的兴起,网络消费已经成为人们社会生活重要一部分。但是由于网络交易中产品不确定性,导致人们越来越迫切需要获得信息来帮助个人进行购买决策、帮助企业进行反馈收集。因此,在线评论受到了越来越多的关注。然而,大量的在线评论中参杂着一些无用甚至恶意的评论,给人们获取有用信息带来了困难,如何在海量评论中获得真正有用的评论得到了学者们的关注。本文结合领域中的一些成果,针对如何预测在线评论的有用性展开研究,主要工作如下:(1)在线评论有用性的预测相关综述:首先介绍了本文的研究背景、研究目的及意义等,随后对目前领域中的一些研究方法进行介绍,并结合这些研究成果和研究中存在的一些问题提出本文的研究方法。(2)建立RRS-L模型,并分析影响因素:目前,用于预测评论有用性的影响因素主要集中的评论文本这一单个属性,针对这个问题,本文综合考虑评论文本属性、评论者属性和店铺属性三个方面,基于多元线性回归模型建立了RRS-L模型。在实际数据集的实验表明,该模型具有良好的分类效果,在能有效过滤无用评论的同时,也能够剔除对预测无用的自变量。(3)RRS-L模型的自变量冗余性分析:为保证模型的稳定,对RRS-L模型中的自变量进行线性分析,将线性相关性强的属性取样,逐一代入,通过实验对比获取性能最好的RRS-LL模型。在与经典二分类模型对比实验中表明,RRS-LL模型在减少用于预测的自变量,降低预测成本的同时,具有更好的分类效果。
【关键词】:在线评论 有用性 影响因素 预测模型
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F713.36;TP391.1
【目录】:
  • 致谢7-8
  • 摘要8-9
  • abstract9-14
  • 第一章 绪论14-20
  • 1.1 研究背景14-15
  • 1.2 问题提出15-16
  • 1.3 研究目的及意义16
  • 1.4 本文主要研究内容16-17
  • 1.4.1 课题来源16-17
  • 1.4.2 主要研究内容17
  • 1.5 论文架构17-18
  • 1.6 小结18-20
  • 第二章 在线商品评论相关综述20-30
  • 2.1 在线评论的基本理论20-22
  • 2.1.1 在线评论含义20-21
  • 2.1.2 在线评论的传播过程21
  • 2.1.3 在线评论的传播因素21-22
  • 2.1.4 在线评论的测量维度22
  • 2.2 在线评论的相关理论22-24
  • 2.2.1 信息过载与决策导向理论22-23
  • 2.2.2 归因理论23
  • 2.2.3 顾客感知理论23-24
  • 2.3 预测在线评论有用性的相关研究24-29
  • 2.3.1 径向基函数模型24-25
  • 2.3.2 多层神经网络算法25-27
  • 2.3.3 概率分布和置信度27-28
  • 2.3.4 多元线性回归模型28-29
  • 2.4 小结29-30
  • 第三章 在线商品评论有用性预测模型及影响因素研究30-40
  • 3.1 引言30-32
  • 3.2 研究方法32-34
  • 3.2.1 属性获取32-33
  • 3.2.2 模型构建33-34
  • 3.3 实验结果与分析34-39
  • 3.3.1 实验数据34
  • 3.3.2 变量的初步分析34-35
  • 3.3.3 主属性分析35-37
  • 3.3.4 子属性分析37-38
  • 3.3.5 基分类模型对比38-39
  • 3.4 小结39-40
  • 第四章 RRS-L模型的自变量冗余性分析40-49
  • 4.1 引言40-41
  • 4.2 研究方法41-42
  • 4.2.1 线性相关性考察41-42
  • 4.2.2 选取对比实验42
  • 4.3 实验结果及分析42-48
  • 4.3.1 子属性分析43-44
  • 4.3.2 模型改进44-47
  • 4.3.3 二分类模型对比47-48
  • 4.4 小结48-49
  • 第五章 总结与展望49-51
  • 5.1 本文总结49-50
  • 5.2 未来展望50-51
  • 参考文献51-56
  • 攻读硕士学位期间发表的论文56-57

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本文编号:1047916

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