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基于模糊神经网络的在线评论效用分类过滤模型研究

发布时间:2018-01-10 09:17

  本文关键词:基于模糊神经网络的在线评论效用分类过滤模型研究 出处:《情报科学》2017年05期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 模糊神经网络 在线评论 评论挖掘 效用分类


【摘要】:【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[Abstract]:[Objective] / significance by mining the e-commerce platform for online reviews of miscellaneous information, utility to filter online comments, will be of high quality, strong useful comments was presented to the consumer. [method] / process starting from Spearman high correlation analysis related factors that affect the online reviews utility, construction based on Fuzzy Neural Network (FNN) online product reviews utility model, this paper presents an online comment utility classification method. [result] / conclusion is verified by an example of the Amazon e-commerce platform for mobile phone reviews, prove that this method can effectively distinguish between the model of online product reviews utility, accuracy and validity of the proposed classification of Online product reviews model is higher.

【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(2013BAH21B05)
【分类号】:TP183;TP391.1
【正文快照】: 1引言随着web2.0时代的到来,电子商务网络购物规模迅速扩大,各种在线商品评论的数量也呈现出爆炸式增长。在线商品评论信息中包含用户对所购产品质量或服务的真实评价信息,不仅能够影响潜在消费者的情感和购买决策,同时也影响着商品的网络口碑、产品销量以及生产厂商的生产方

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本文编号:1404693

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