大数据背景下在线评论在图书销售中的策略分析北大核心CSSCI

随着大数据时代的到来,由互联网用户创造的海量数据使得在线评论成为一种重要的网络口碑。大数据技术也使得对在线评论的经济价值进行科学的量化研究成为可能。文章以图书在线评论为例,分析了图书在线评论对销售的影响机制,并结合当下的新媒体环境探讨了如何利用图书在线评论销售图书的策略。     

在线评论在图书选题策划中的应用

在线评论不仅可以作为消费者了解和购买图书的参考依据,还能成为编辑选题策划重要的信息来源,本文基于当当网文学类图书评论,通过Word2vec技术和K-means聚类方法构建了文学类图书特征词库,利用该词库对图书评论进行挖掘,分析不同销量排名的文学类图书在内容表现上的差异,为选题策划提供参考。     

图书在线评论与销量关系实证研究述评

近十年来,国内外学者在不断探索在线评论的测度和文本挖掘方法的基础上,对在线评论与销售绩效间的关系进行了大量实证研究,研究结论包括正相关、负相关、不显著等多种形态关系.这表明,在线评论对销量的影响不仅取决于在线评论维度的选取与测度等自身因素,还取决于在线评论的产品类别、来源平台差异、文化语境等情境因素.由于在线评论分析的领域性较明显,本文仅以图书领域为例,对国内外已有的图书在线评论与销量关系的实证研究进行系统归纳和总结,旨在为研究者进行规范的实证研究提供思路.     

基于在线图书评论视角的出版开发探究

在线图书评论是出版信息数据的精华,对图书销量影响显著,选题策划应重视并利用在线图书评论挖掘的信息数据,并结合定量、定性分析进行信息整合,充分挖掘利用其背后隐藏的有效出版信息,以使选题策划更趋科学合理,推动选题策划和出版开发由传统业务驱动型向数据驱动型转变.     

基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估实证研究——以手机品牌在线评论数据为例

[目的/意义]针对中文网络客户评论,从消费者真实购买体验的网络平台上抓取在线评论信息,构建基于在线评论情感隶属度模糊推理的网络口碑监测评估方法,有助于企业实时监控网络口碑舆情。[方法/过程]以美国消费者满意度模型（ACSI）为基础,从感知质量、感知价值、感知期望和感知情感4个属性方面构建在线评论网络口碑监测评估模型,结合情感隶属度模糊推理算法,从数据准备、情感分析和网络口碑舆情监测评估3个研究阶段,通过模糊推理系统设定计算规则,采用Mamdani方法对网络口碑舆情进行监测评估。[结果/结论]以亚马逊手机品牌在线评论为例进行实例验证,提出的基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估方法得到较好的实验检验效果,可以为在线产品的网络口碑舆情监测评估提供信息决策。     

图书产品的网络口碑传播

对我国消费者的图书网络评论特征进行总结,重点讨论消费者在图书网络口碑接受中的几个突出现象:对顾客评论重量不重质,更为信任和偏好负面口碑,长评论不一定奏效,用户评论等级与声望无关,最后对图书产品的网络口碑营销提出相应建议。     

网络媒体环境下图书口碑的嬗变及营销应对

互联网既给图书口碑传播提供广泛、丰富的传播渠道,也给图书口碑营销带来冲击与挑战。文章在论述网络环境下图书口碑传播嬗变的基础上,提出构建图书网络口碑营销伦理、基于“用户视角”激发读者再传播意愿、监测与评估口碑营销效果等对策。     

依恋理论视角下用户在线评论信息生成动力机制

[目的/意义]用户投入真情实感所撰写的评论更加具有参考与借鉴价值,从依恋理论的视角探究用户生成在线评论信息的动力机制,为提高用户生成内容质量提供新的理论思路,对从信息源视角实现用户评论信息与用户生成内容的优化管理具有借鉴指导意义。[方法/过程]结合依恋理论、用户生成理论等相关理论研究,以用户依恋作为内驱动力,探讨用户生成在线评论信息的动力来源与动力结构,分析依恋对用户生成在线评论信息的驱动方式、驱动过程以及影响用户生成在线评论信息的依恋驱动因素。[结果/结论]认为用户表达自我、实现自我、愉悦自我是生成在线评论信息的内在动力来源,用户依恋对其生成在线评论信息存在导向驱动、激励驱动与调节驱动等3种驱动方式。影响用户生成在线评论信息的依恋驱动因素主要包括用户情感依恋因素与认知依恋因素,激发用户情感依恋与认知依恋的深层认同是优化用户生成评论的重要途径。     

负面评论挖掘的网络口碑危机预警模糊推理

[目的/意义]通过挖掘电子商务平台的在线负面评论信息,对网络口碑危机进行模糊预警计算和类型划分,为企业实时监控网络口碑舆情,提高产品正面口碑传播和规避口碑风险提供参考。[方法/过程]以欧洲消费者满意度模型(ECSI)为基础,从感知质量、感知价值、感知声誉和感知期望4个属性方面构建负面评论网络口碑危机模糊语料词典,结合模糊综合评判方法并改进顾客满意度的四分图模型对网络口碑危机预警进行计算和分类。[结果/结论]以美团外卖在线评论为例进行实证研究,提出的负面评论网络口碑危机预警计算方法得到了较好的实验检验效果,可为在线产品的网络口碑危机预警提供信息决策。     

基于在线评论的图书消费者满意度影响因素与作用机理

[目的/意义] 本文旨在提出一种从大量在线商品评论数据中挖掘影响读者满意度的关键因素的方法，并深入探讨各个影响因素对消费者满意度的影响模式和影响程度，进而为图书出版企业、电商平台持续改善读者满意度提供理论基础。[方法/过程] 一方面利用朴素贝叶斯分类器将读者的情感进行分类。另一方面对评价文本中的高频名词进行聚类，发现影响读者满意度的主要因素。在此基础上基于最大程度减少不确定性的原则对各个影响因素的影响模式和影响程度进行分析。[结果/结论] 以京东人工智能类图书评论为例进行了实证研究，发现包括内容、价格在内的六个因素可以极大地反映出读者的满意度（83.2%）。因此对于图书类商品，可以通过对大量历史评论数据的学习，找出影响读者满意度的主要因素，据此设计出简化的读者评论框架，以增强读者参与评论的积极性，提高评论的质量。"图书内容"是影响读者满意度的最主要因素。当读者对图书内容表达出不同的情感时，其他因素对读者满意度的影响模式和程度是完全不同的。当读者对图书内容表示满意时，89.2%的总体评论是好评，其他因素的影响较小，价格是导致中评和差评的最主要因素；当读者认为图书内容一般时，评论趋向于中性，读者对服务和物流更为关注；当读者认为图书内容不令人满意时，影响读者满意的因素依次是包装、服务质量和价格。基于不同影响因素对读者满意度的影响模式和影响程度，图书出版企业和电商平台可以更加有针对性地对其加以改善，以提高读者满意度。     

基于多模态数据语义融合的旅游在线评论有用性识别研究

为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。     

网络社区在线评论有用性影响模型研究——基于信息采纳与社会网络视角

以信息采纳理论为研究框架,探讨消费者在购买决策中采纳与接受在线评论信息(亦即在线评论有用性)的两类影响因素——评论本身特征、评论者要素,并结合社会网络视角构建在线评论有用性影响模型及研究假设。之后,以豆瓣网数据进行理论模型的实证分析。结果表明:评论长度与在线评论有用性为正相关关系,评论星级极端性与在线评论有用性则为负相关关系;评论者中心度与在线评论有用性之间为倒U型关系,评论者历史发表数量、参加群组情况与在线评论有用性之间关系未得到足够的实证支持。     

基于C-R特征的商品在线评论信息质量与评论数量关系研究

通过在线评论信息质量与评价数关系研究,不仅可以用于优化评论页面排序,而且可以为商家提供提升销量的新思路。界定了评论信息质量量化指标,即评论信息的全面性与相关性作为C-R指标,并通过爬取京东评论构建实验数据集,研究C-R指标与评价数关系以间接揭示C-R值与销量之间的关系。实验结果表明当评价数量较大时,C-R值与评价数成近似正比关系;反之,成近似反比关系。     

我国图书情报学数据素养教育内容及框架研究

大数据背景下的数据素养教育研究大多停留于理论研究层面,面对大数据及数据密集型科学的兴起,图书情报学数据素养教育的内容和形式有待深入研究。在分析图书情报学专业开展数据素养教育必要性的基础上,结合图书情报学专业特点,从教育内容、教育框架两方面构建图书情报学专业数据素养教育体系。图书情报学数据素养教育模式包括通识教育、专业教育、网络教育、嵌入教育,教育内容应结合数据生命周期形成模块化教学单元,并与图书馆等机构合作开展多方位、多层次的数据素养教育。     

基于查询意图的细粒度图书分面检索研究

[目的 /意义]构建基于用户评论的图书分面体系和图书查询意图的分面检索模型,提升用户图书检索体验。[方法/过程]在调研大规模图书评论数据的基础上,立足图书评论数据特征进行细粒度图书分面体系构建,在此基础上,引入查询意图识别模块来构建图书分面检索模型,并进行原型系统的实现以验证模型的可行性和效果。[结果 /结论 ]通过原型系统的实现证实了所构建的细粒度分面体系能够有效帮助用户筛选和定位图书检索结果;提出的分面检索模型操作便捷,并能够结合用户的查询意图有效减少信息过载的问题,具有良好的用户体验。     

网络口碑对消费者图书购买意愿的影响效应研究

[目的/意义]以传播渠道为调节变量,探究网络口碑的传播者特性和传播内容特性对消费者图书购买意愿的影响机理,为图书出版行业相关主体进行口碑营销提供参考借鉴。[方法/过程]基于信息传播理论,以传播渠道为调节变量,构建网络口碑对消费者图书购买意愿影响的理论模型。通过问卷调查收集数据,使用回归分析方法厘清网络口碑与消费者图书购买意愿的关系,并实证检验相关因素的影响效应。[结果/结论]传播内容（信息）特性对消费者图书购买意愿具有直接的显著影响。传播者（信源）特性既存在对购买意愿的直接显著影响,也存在以传播内容特性为中介的间接显著影响。传播渠道（信道）的调节效应显著,其中对传播者特性与购买意愿的调节中,文化推广式平台的调节效应最大,其次为营销式平台,自由讨论式平台最小;对传播内容与购买意愿的调节中,文化推广式平台的调节效应仍然最大,自由讨论式平台略低,而营销式平台最小。最后,从传播内容的设计、名人效应的发挥和营销平台的选择与建设3个方面分别提出了建议。     

基于协同过滤的图书推荐模型

针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。     

融入评论指标的中文图书综合评价体系适应性研究

[目的/意义]为改进当前图书评价体系在反映图书内容质量方面的不足,将图书评论指标纳入评价体系,并应用不同学科图书分析评价体系的适应性,探索中文图书质量评价.[方法/过程]从传统计量指标、Altmetrics指标和图书评论指标中筛选出16个指标,构建以CRITIC方法赋权的中文图书综合评价体系,同时选取经济学、计算机科学...     

数字经济时代图书出版网络口碑营销战略若干思考

伴随着移动互联网、大数据、AR/VR、算法等技术的广泛应用,线上场景越来越成为居主导地位的市场生态,图书出版营销如何直面数字经济时代数字阅读成为主导消费模式带来的挑战,成为业界和学界普遍关注的问题。文章从此视角出发,指出从某种程度上看,这一问题须回到产品和用户这两个产业营销的核心对象上、回到线上场景中,寻求建立线上口碑营销战略,通过线上各种平台尤其是社交平台评论、推荐、分享以及线上线下协同等方式,影响用户想法,改变其认知、情感、态度,使其产生购买行为,培养忠实用户。文章基于这个前提,从出版业为什么要构建线上口碑营销战略、如何确立线上口碑营销战略、确立线上口碑营销战略需要注意的问题等方面进行论述,以期为出版业确立网络口碑营销战略提供借鉴。     

基于混沌时间序列模型的图书借阅流量预测研究

针对图书借阅量数据呈现的非平稳动态随机变化特性,采用支持向量机作为建模工具,利用混沌时间序列理论对图书借阅流量行为进行了建模和学习预测,结果表明,该方法可有效解决图书借阅行为中的非线性问题,预测结果合理,对提高图书借阅管理质量有较好的理论和实践参考价值.