| 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 |
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| 引用本文： | 马超,李纲,陈思菁,毛进,张霁. 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[J]. 情报学报, 2020, 39(2): 199-207 |
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| 作者姓名： | 马超 李纲 陈思菁 毛进 张霁 |
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| 作者单位： | 武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072;武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072;武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072;武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072;武汉大学信息资源研究中心,武汉 430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大项目“国家安全大数据综合信息集成与分析方法”（71790612）;国家重点研发计划项目“长江中游城市群综合科技服务平台研发与应用示范”（2018YFB1404300） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 在线评论 多模态数据 图像识别 特征融合 深度学习 |
Research on Usefulness Recognition of Tourism Online Reviews Based on Multimodal Data Semantic Fusion |
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| Ma Chao,Li Gang,Chen Sijing,Mao Jin,Zhang Ji. Research on Usefulness Recognition of Tourism Online Reviews Based on Multimodal Data Semantic Fusion[J]. Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information, 2020, 39(2): 199-207 |
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| Authors: | Ma Chao Li Gang Chen Sijing Mao Jin Zhang Ji |
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| Affiliation: | (Center for Studies of Information Resources,Wuhan University,Wuhan 430072) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | online review multimodal data image recognition feature fusion deep learning |
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