网络口碑对产品销量的影响:基于细粒度的情感分析方法
本文选题:网络口碑 + 销量预测 ; 参考:《管理评论》2017年01期
【摘要】:随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的预测能力,但整体预测效果并不理想。研究也表明,以月度为观察周期构建的网络口碑综合情感指数具有较好的预测效果,综合情感指数滞后1期时能提供最好的预测效果,滞后1-4期时能为销量预测起作用。
[Abstract]:With the development of online comment system, online word-of-mouth has become an important reference for consumers to make purchase decisions and has an impact on product sales. The sales volume of skin care products is significantly affected by the word-of-mouth effect. For this reason, taking skin care products as an example, based on fine-grained emotion analysis technology, consumers' subjective and objective emotions for product characteristics are extracted from online word-of-mouth. According to the vocabulary frequency, the weight index of each dimension of fine-grained emotion is designed, and the fine-grained comprehensive emotion index is constructed. Then, with the comprehensive emotion index and the consumer score as the emotional variables, combined with the ARMA model to predict the sales volume of the product for empirical analysis. Compared with the benchmark model, it is found that the sales forecasting model with affective variables improves the ability of fitting the data, and the fine-grained emotion index has a higher prediction accuracy. And the consumer score also has certain prediction ability in some nodes, but the overall prediction effect is not ideal. The study also shows that the comprehensive emotion index of network word-of-mouth constructed with monthly observation cycle has a good prediction effect. When the comprehensive emotion index is delayed by 1 period, it can provide the best prediction effect, and the lag of 1-4 periods can play an important role in the prediction of sales volume.
【作者单位】: 同济大学经济与管理学院;华侨大学工商管理学院;
【基金】:国家自然科学基金项目(71371144;71601119;71601082) 上海市哲学社会科学规划课题一般项目(2013BGL004) 江西省教育厅科学技术研究课题一般项目(GJJ150783)
【分类号】:F724.6;F416.72;F274
【相似文献】
相关期刊论文 前2条
1 张金魁;桂雁军;;面向汽车电子商务的细粒度商品本体元模型[J];现代经济信息;2014年07期
2 ;[J];;年期
相关会议论文 前5条
1 叶蕴芳;杨榆;罗鑫;徐国爱;;Appfuse系统中细粒度权限控制的研究与实现[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
2 江伟玉;高能;刘泽艺;林雪燕;;一种云计算中的多重身份认证与授权方案[A];第27次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2012年
3 郭磊;唐玉华;周杰;董亚卓;;基于FPGA的Cholesky分解细粒度并行结构与实现[A];2010年第16届全国信息存储技术大会(IST2010)论文集[C];2010年
4 李俊青;谢圣献;刘广亮;陈晨;;P2P网络基于蚁群优化的动态细粒度访问控制框架[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年
5 盛振华;吴羽;江锦华;寿黎但;陈刚;;InfoSigs:一种面向WEB对象的细粒度聚类算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(A辑)[C];2009年
相关重要报纸文章 前2条
1 赵晓涛;巡展中的三大热门[N];网络世界;2007年
2 乐天邋编译;编织一张更好的Web[N];计算机世界;2007年
相关博士学位论文 前4条
1 付兴兵;基于属性基加密的细粒度访问控制机制研究[D];电子科技大学;2016年
2 时杰;关系数据库细粒度访问控制研究[D];华中科技大学;2010年
3 朱倩;面向自由文本的细粒度关系抽取的关键技术研究[D];江苏大学;2011年
4 余a\;基于Simulink模型的细粒度多线程技术研究[D];浙江大学;2014年
相关硕士学位论文 前10条
1 赵黎光;基于依存句法的句子级细粒度情感计算[D];华南理工大学;2015年
2 李星宇;一种细粒度Cloud-RAN框架与关键技术研究[D];电子科技大学;2014年
3 郦丽珍;基于Open vSwitch虚拟网络的细粒度访问控制[D];复旦大学;2013年
4 姚亮;数据访问控制中基于中间代理的用户撤销方法[D];西安电子科技大学;2014年
5 占文平;面向产品评论的情感分析技术研究[D];浙江工商大学;2015年
6 楼弘;基于深度神经网络的传感器覆盖细粒度优化研究[D];浙江工业大学;2015年
7 蔡雅雅;基于半监督集成剪枝算法的细粒度城市空气质量估计[D];浙江大学;2016年
8 何东梅;细粒度物体分类算法研究与实现[D];北京交通大学;2016年
9 廖纯;基于句法和语义的话题细粒度情感分析的研究[D];北京理工大学;2016年
10 李毅;属性层级观点挖掘技术的研究与应用[D];石家庄铁道大学;2016年
,本文编号:2074377
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/xmjj/2074377.html