基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型研究——以亚马逊手机评论为例

发布时间：2017-11-28 07:24

  本文关键词：基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型研究——以亚马逊手机评论为例

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【摘要】：[目的 /意义]针对中文网络客户评论,提出一种在线评论有用性排序模型,辅助消费者做出购买决策。[方法 /过程]从在线评论的形式特征和内容特征两个方面,提取影响在线评论有用性的7个指标属性进行量化计算,采用模糊层次分析法进行指标赋权,结合并改进TOPSIS分析法进行在线评论有用性计算和排序,构建在线评论有用性指标体系和排序模型。[结果 /结论]通过比较分析,发现本文模型获得的评论有用性排序具有更好的信度与效度,为中文网络客户评论提供一种兼顾评论客观信息和语义特性的有用性排序方法。
【作者单位】： 吉林大学管理学院;长沙师范学院图书馆;
【基金】：国家科技支撑计划子课题“专利信息为科研项目管理提供服务的模型方法”(项目编号:2013BAH21B05)研究成果之一
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言费者购买决策起较大作用的有用评论很难在第一时间展现给消费者,加之大量虚假信息和垃圾信息造成的网络时代的到来,使网上海量评论文本呈指数级干扰,使排序结果造成不同程度的失真,导致网站评论态势增长。在线评论信息是消费者对所购产品或服务排序失去其原有价值。网站

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本文编号：1233180