读者在线评论信息挖掘研究

对读者在线评论信息进行挖掘,具有重要的价值。基于Web文本挖掘原理,构建了读者在线评论信息挖掘模型,并对评论属性识别、主观性内容识别、读者态度提取、观点极性判断、挖掘结果可视化等5个子任务的工作内容及其应用的技术手段进行了分析,还提出了图书馆利用读者在线评论挖掘信息的辅助性措施。     

在线商品虚假评论信息治理策略研究

在线商品虚假评论信息不仅误导消费者购物决策与商家销售评估,而且严重干扰了在线商品交易平台的意见挖掘结果。本文针对国内外对在线商品虚假评论治理的研究现状,从法律监管和鉴别模型两个层面重新定位了其治理目标,指出应根据不同的治理对象,从监管虚假评论形成路径的基本要素、减弱虚假评论形成路径的促进因素、激励正常消费者作出真实有效的评论并优化虚假评论识别模型的鉴别准确率4个方面完善在线商品虚假评论信息的治理途径,并详细阐述了各治理途径的具体实施办法以及今后优化和完善的建议与对策。     

在线商品虚假评论形成路径研究

以淘宝为例,通过对43万条评论语料进行分析以及乔装淘宝店主获取的事实数据,从在线商品虚假评论实际解决需要出发,为在线商品虚假评论界定了新的含义,归纳了在线商品虚假评论的影响,最后全面分析了由在线评论者、在线销售商家、在线商品交易平台、虚假评论中介四大主体所组成体系中在线商品虚假评论的六大形成路径、形成动因及特点.本文对下一步的在线商品虚假评论识别技术等相关研究有极强的理论和实践指导意义.     

在线评论情感对消费者感知风险的影响研究

文章从在线评论的情感倾向、情感强度、情感转折三个视角,实证研究了不同情感倾向下情感强度和涉及度对消费者感知风险的交互作用以及转折性情感评论对消费者感知风险的影响。结果发现,涉及度在情感强度对消费者感知风险的影响中具有调节作用。转折性正面情感评论对消费者感知风险的影响高于正面评论的影响,而转折性负面评论与负面评论对消费者感知风险的影响并没有显著差异。     

商家的操纵评论行为对在线评论真实性影响研究

从商家操纵商品评论的视角出发,证明了该行为的存在性并建立模型反映该行为的影响。提出了纠正偏差的方法并给出算例。研究发现,以淘宝网为代表的C2C电子商务存在商家操纵好评的行为,在这种行为的作用下,在线评论得分及好评率随时间呈下降趋势。通过模型计算得出反映商品真实质量的得分并经数据拟合获得了反映买家操纵评论行为概率的曲线方程。     

基于在线评论的企业竞争情报需求挖掘研究

[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。     

消费者在线评论采纳研究综述

网络零售环境中,在线评论对产品销量和消费者购买决策都产生了非常重要的影响.本文在对在线评论的内容和范围做出明确界定的基础上,分析影响消费者采纳在线评论意见的3个方面:有用性、可信度和其他调节因素,得出评论有用性的主要影响因素为:量、长度、星级、语言风格和内容离散度、内容一致性等,评论可信度的主要影响因素为价、论证质量、评论人可信度和评论人的专业度等,调节因素则主要为消费者已有信念、介入度和文化因素.最后,提出值得未来研究深入探讨的在线评论研究主题.     

基于复杂网络构建面向主题的在线评论挖掘模型

以在线评论内容为节点,内容间的语义相似度为链接的权重,结合复杂网络思想,构建在线评论网络,该网络的可行性也通过网络的全局统计数据得到了论证。在评论网络的"社区结构特性"的基础上划分面向主题的网络社区;基于传统复杂网络节点重要性评价方法的同时,结合社区属性,构建重要评论的多属性决策方法。并通过仿真实验验证了该模型在全局以及局部网络的可行性与准确性。     

在线评论有用性影响因素实证研究——基于Tripadvisor.com酒店评论数据

随着互联网的迅速发展,消费者购物决策越来越依赖于在线评论。从信息接受模型对信息有用性影响出发,构建在线评论有用性投票增量的时间窗,建立在线评论有用性影响因素模型,研究在线评论内容和评论者对在线评论有用性的影响。基于TripAdvisor.com的4 258条酒店评论数据,运用负二项回归进行实证分析。研究发现评论内容长度、评论极端性、评论有用性投票数、评论者认可度和个人信息披露对在线评论有用性具有显著正影响,这对在线零售商和消费者具有重要的启发和建议。     

基于专利数据挖掘的情报分析研究——以能源桩领域为例

作为一种新型的建筑桩基和地源热泵的结合形式,建筑能源桩在可再生能源利用中日益受到重视.本文基于专利数据挖掘,从申请趋势、申请人国别、申请类别、审查结论、重要申请人等方面分析了建筑能源桩结构相关的专利申请,指出了相关技术由早期的桩基结构和材料、换热管的连接和排布、桩和管的连接逐渐向结构多样化、工艺精细化、桩管集成化发展,...     

数据挖掘中的信息伦理问题研究

本文探讨了Web的数据挖掘可能涉及的若干伦理问题,建议从法律和技术手段,职业道德,广泛的舆论监督,政府的有效监管等方面来解决这些问题。     

人口信息系统数据挖掘的数据预处理研究

本文主要介绍了人口信息系统数据挖掘的数据预处理过程，包括人口系统的属性规约，数据清洗和数据转换等具体过程。     

基于Web数据挖掘的个性化信息智能Agent挖掘系统模型

个性化智能挖掘是近几年出现的一个崭新的研究方向,它是人工智能与数据挖掘技术在Web或Internet环境下相互融合的产物。大部分个性化信息挖掘都只是建立在纯粹的Web数据挖掘之上,然而面对大部分的智能化技术的出现,面对用户能够快速准确地检索自己最想要的信息的需求,Web数据挖掘要进行相应的扩展,通过将Web数据挖掘技术和智能Agent技术相结合,从而满足用户的需求。本文主要提出两个模型:典型的个性化Web挖掘模型和个性化Agent智能挖掘模型。     

网格数据挖掘在信息服务质量评价中的应用

网格的数据挖掘是数据挖掘技术与网格计算的有机结合,文章介绍了网格数据挖掘的概念、特点、网格数据挖掘技术的优点,网格数据挖掘的体系结构,讨论了网格的数据挖掘的基本过程,并从开放网格服务体系结构出发,给出了网格平台下的信息服务质量数据挖掘的功能和执行过程。     

基于多源异构数据挖掘的在线评论知识图谱构建

【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据 时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方 法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架, 模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构 文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例, 验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特 点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论 进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入 无监督的方法提高构建效率。     

数据挖掘技术在上海市民信箱数据分析上的应用

本文主要介绍了上海市民信箱信息分析系统的系统结构和关键技术.该系统主要运用数据仓库、ETL、数据挖掘等关键技术.