餐饮O2O线上评价有用性影响因素研究

发布时间：2017-06-05 08:01

  本文关键词：餐饮O2O线上评价有用性影响因素研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：线上评价是传统口碑在互联网时代新的表现形式,是消费者获取商品相关信息的重要途径。随着移动互联网的发展和智能手机的普及,有别于C2C、B2C的O2O模式快速兴起,线上评价也具有了新的变化和特点。餐饮行业作为最先尝试O2O模式的行业之一,市场规模不断扩大,使用人数持续增长,这其中线上评价发挥了重要的作用。与此同时,信息过载和信息不足越来越困扰着用户和O2O平台,用户搜寻有助于消费决策的有用评价信息愈发困难。本文以餐饮O2O线上评价为研究对象,探讨影响用户认知线上评价有用性的因素,一方面结合餐饮O2O包含的新的特征,另一方面将文本挖掘技术引入有用性影响因素的识别中。本文研究从评论质量和评论者可信度两个维度共提出七个研究假设,并在信息采纳模型的基础上构建了线上评价有用性影响因素理论模型和实证模型。餐饮O2O线上评价的重要特征包括用户上传图片丰富、用户间互动度高,本文引入解释水平理论,详细的论述了图片对用户的重要作用和产生的巨大影响。当用户认知到购买行为发生在近期且评价信息者的兴趣爱好、观点想法有共同点时,会使用低水平解释表征评价信息,图片更容易对用户的购买决策造成影响。互动效应在用户进行线上评价回复交流时通过相互作用而彼此影响,联合起来产生增力使得该线上评价具有极高的有用性。针对已有研究多数用易于获取的评价信息文本长度表征评论深度,对评论深度和广度不加以区分,将评分作为评价信息发布者的真实情感倾向等方面,本文通过改良主题模型得到评论-主题模型,得到评价指标-主题-评价特征词群之间的层次关系,用文本挖掘技术得出的数据代替文本长度;通过构建情感词典,将评价信息文本分词,从义原、义项和词汇相似度计算词组的情感倾向,再考虑句子粒度综合计算评论文本的情感倾向,来代替评分。利用大众点评网上采集的真实数据和构建的模型,本文采用相关分析和多元线性回归分析对研究假设进行检验,实验结果表明本文所提的七个影响因素均对用户认知有用性产生重要作用。本文的研究时对线上评价系统有用性排序的有效指导,同时帮助用户提高撰写评价信息的水平。
【关键词】：有用性 图片 主题模型 情感词库
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F274;F719.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景和意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 问题提出10-11
• 1.1.3 研究意义11
• 1.2 国内外研究综述11-14
• 1.2.1 国外研究综述11-12
• 1.2.2 国内研究综述12-14
• 1.2.3 文献评述14
• 1.3 研究内容安排14-15
• 1.4 研究方法15-16
• 1.5 创新点16-17
• 第二章 餐饮O2O线上评价有用性影响因素研究假设与模型17-31
• 2.1 研究对象17
• 2.2 研究假设17-22
• 2.2.1 评论质量对有用性的影响18-21
• 2.2.2 评论者可信度对有用性的影响21-22
• 2.3 研究模型22-24
• 2.3.1 精细加工可能性模型22-23
• 2.3.2 有用性影响因素模型23-24
• 2.4 研究方法24-30
• 2.4.1 变量定义24-26
• 2.4.2 数据收集26-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于主题模型的评论深度与广度分析31-48
• 3.1 主题模型概述31-37
• 3.1.1 主题模型的发展32-33
• 3.1.2 LDA模型33-37
• 3.2 主观句和专有名词识别37-39
• 3.2.1 主观句识别37-38
• 3.2.2 专有名词识别38-39
• 3.3 基于RTM模型的评价特征及层次关系抽取39-45
• 3.3.1 RTM模型概述39-41
• 3.3.2 基于Gibbs采样的参数估计41-44
• 3.3.3 评价特征抽取及表示44-45
• 3.4 餐饮O2O线上评价的深度和广度45-46
• 3.4.1 评价特征抽取45-46
• 3.4.2 评论深度与广度46
• 3.5 本章小结46-48
• 第四章 基于情感词库的评论情感倾向分析48-55
• 4.1 基于知网的情感词库构建48-51
• 4.1.1 知网概述48-50
• 4.1.2 情感词库的构建50-51
• 4.2 词汇的情感倾向性计算51-53
• 4.2.1 词汇相似度计算51-52
• 4.2.2 词汇情感倾向性计算52-53
• 4.3 评论的情感倾向性计算53-54
• 4.3.1 句子的情感倾向性53-54
• 4.3.2 评论的情感倾向性54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 假设检验和结论55-61
• 5.1 描述性分析55-56
• 5.2 相关分析56-57
• 5.3 回归分析57-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-64
• 6.1 主要结论61-62
• 6.1.1 理论研究成果61
• 6.1.2 对平台和商家的建议61-62
• 6.2 不足和展望62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文68-69
• 后记69

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