导读:本文包含了信誉维度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:在线评论,特征观点对,信誉维度,商品特征
信誉维度论文文献综述
钱寅亮,王忠群,吴东胜,蒋胜,陈云霞[1]（2019）在《基于在线评论主流特征观点对的商家信誉维度构建及评价》一文中研究指出商家信誉维度是评价商家信誉的基础,但虚假评论信息严重干扰了用户关心的商品特征指标。提出了一种基于主流特征观点对的可信商家信誉信息特征维度的构建方法:首先基于依存句法关系进行主流特征观点对提取,其次对主流特征观点对进行聚类分析。以电子商务平台手机评论为例,构建商家的信誉维度体系并对其进行评价,证明了方法的可行性与有效性。设定不同阈值,针对不同数量的评论所提取的主流特征观点对数目不同,其稳定性也存在一定的差异;基于主流特征观点对构建的商家信誉维度能够较为准确地反映出用户关心的商品指标,并在一定程度上消除虚假评论带来的影响。(本文来源于《长江大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
杨体东,付晓东,刘骊,岳昆,刘利军[2]（2018）在《基于多维度评价信息的在线服务信誉度量》一文中研究指出为了解决单维度信誉度量模型评价维度单一、粒度较粗的问题,本文提出一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法.方法将信誉度量转化为对服务的分类问题,通过机器学习的方式,利用训练样本在多维空间中构造最优分类器模型对服务分类,以在信誉度量中综合利用多维度评价信息.首先,建立了服务的支持向量机多分类器模型.其次,基于半监督机器学习,使用少量人工标注样本训练初始分类器模型,并通过自学习不断从未知样本中获取新的训练样本更新该分类器模型.然后,为提高分类器模型泛化能力,采用主成分分析法对特征降维.最后,利用自学习过程获得的支持向量机分类器模型对服务进行分类.通过实验验证本方法在信誉度量中应用的有效性和高效性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2018年12期）
杨体东[3]（2018）在《基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法研究》一文中研究指出随着互联网和普适计算技术的不断发展,各种各样的在线服务呈爆炸性增长。在线服务因获取便利、操作简单、成本低廉而得到广泛的应用。然而在面对于大量功能相同的服务时,如何做出合理选择,使得用户不仅要考虑功能方面的需求,还要考虑非功能属性服务质量的需求。而信誉作为衡量服务质量的一个重要指标,在服务选择时以成为用户参考的主要信息之一。因此,研究一种客观的在线服务信誉度量方法,来反映服务的真实信誉状况变得十分有意义。虽然目前提出的许多在线服务信誉度量方法在信誉度量的准确性和客观性上已有很大的提升,但大多数的在线服务信誉度量方法都是单维度的,评价维度单一、粒度较粗,难以客观反映服务的实际综合表现,对于属性质量描述不同、数据异构的服务环境缺乏适应性。因此,综合多维度评价信息的信誉度量方法可提高信誉度量的客观性和合理性。本质上,信誉度量可视为对不同信誉类别的服务分类。所以本文将基于多维度评价信息的信誉度量问题转化为在多维空间中的服务分类。通过机器学习方法利用训练样本,在多维空间中构造最优分类器模型对服务分类,以实现信誉度量综合多维度评价信息。为此,提出一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法。该方法以支持向量机理论为基础,通过“一对一”方法构建在线服务的SVM多分类器模型。考虑到训练样本较少时,样本不足以反映服务数据的实际分布,训练出的SVM分类器模型性能较差,本文利用半监督机器学习来训练SVM分类器。同时,为提高模型的泛化能力,本文使用主成分分析法进行特征提取实现降维,并结合交叉验证来提高分类器模型的泛化能力,最终获得具有较高性能的SVM分类器模型对服务进行分类,以实现信誉度量综合多维度评价信息。通过实验验证,本文提出的综合多维度评价信息的信誉度量方法可有效提高信誉度量的有效性和高效性。最后,根据本文所提出的方法,对基于多分类SVM的在线服务信誉度量原型系统进行设计和实现。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-04-01）
陈浩,李银胜[4]（2015）在《面向多维度的电子商务主体信誉评价与计算》一文中研究指出电子商务诚信问题日益突出,严重影响其健康发展。对电子商务主体的信誉进行科学合理、客观全面的评价与计算,是建立面向电子商务诚信机制的基础。针对现有信誉模型维度单一的问题,在前期研究工作基础上,提出一种结合多角色评价、制度信任、历史行为和第叁方信用记录等的多维度主体网络信誉模型。针对集结计算方法不适用于信誉评价场景的问题,提出一种改进的信誉集结计算模型RE-Sporas。实验结果表明,提出的多维度主体信誉模型、信誉集结计算模型,在电子商务主体信誉评价场景中具有较强的适用性,信誉评价结果更加全面、合理。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2015年10期）
赵向莉[5]（2013）在《行业协会功能维度及其对企业信誉缺失治理效应的实证分析》一文中研究指出当前,我国的市场化改革成就获得了世界普遍的认同,但是我国企业的信誉问题并没有随着改革的深入而逐步改善,反而企业信誉缺失现象屡见报端,社会对企业诚信的质疑日渐增加。由此看来,对企业的信誉缺失行为治理,除了政府、法律、媒体等管理监督外,还需要其他治理方式的加入。行业协会作为企业间的自律组织,承担规范企业经营,维护行业秩序的作用,其具有的信息功能、协调功能与企业信誉缺失治理所需要的信息等相关条件相得益彰,因此行业协会应该可以在我国日趋严峻的企业不诚信行为治理中发挥更为积极的作用。本文将以此为切入点,在探索验证我国企业视角的行业协会功能维度的基础上,运用实证分析方法探讨行业协会对企业信誉缺失的治理问题。论文在对相关文献进行梳理的基础上,首先提出了企业视角的行业协会功能维度评价量表,探索性地提出了我国行业协会功能维度的叁维模型,并采用探索性和验证性因素分析等方法探求该量表的信度和效度。接着以博弈论为理论分析工具,论证了行业协会这叁项功能对企业信誉缺失治理的作用机理,提出了本文的研究假说。然后运用结构方程模型,验证了该假说,构建了行业协会叁项功能对企业信誉缺失治理的影响效应模型。最后,在以上分析的基础上,论文提出了行业协会对企业信誉缺失的治理建议,本文基于以上分析思路,得出以下基本结论：(1)对于企业来说,行业协会功能包括信息、协调和管理叁个维度,本文所开发的企业视角的行业协会功能量表具有较好的信度和效度。(2)基于我国由计划经济向市场经济体制转换的特殊性,我国行业协会由于生成途径的不同,包括企业自发形成的行业协会和政府主导形成的行业协会两大类型。实证结果表明生成途径的不同并未对行业协会的功能维度产生显着性影响,两种不同生成途径的行业协会具有相同的功能维度。(3)在不考虑行业协会生成模式不同的状况下,我国行业协会的信息功能、协调功能正向影响企业信誉缺失治理条件,可以有效实现企业信誉缺失治理；而管理功能负向影响企业信誉缺失治理条件,无法实现对企业信誉缺失的治理效果。(4)对于企业自发形成的行业协会来说,其信息功能对企业信誉缺失治理产生正向影响,而协调功能对企业信誉缺失产生的影响则不显着。而对于政府引导产生的行业协会,其信息功能的影响不显着,但其协调功能的影响显着,且呈现正向影响。两类协会的管理功能都对企业信誉缺失的影响显着,但均呈现负向影响。论文期望通过上述研究视角、研究内容和研究方法的拓宽,不仅从理论上能够进一步丰富企业信誉缺失治理的研究,而且能够在实践领域为企业信誉缺失的治理与行业协会的发展提供现实的指导建议。本文形成以下两个创新点：第一,本文提炼并验证了基于企业视角的我国行业协会功能维度模型。已有对于行业协会功能多以政府或行业协会本身为视角进行考察。本文以企业为研究视角,采用规范分析方法对行业协会功能进行理论分析的基础上,以因子分析为工具,采用实证方法提炼并验证了基于企业视角的我国行业协会功能维度模型,丰富和完善了我国行业协会功能的量化研究(3.2节)。同时本文以实证分析的方法,探讨并验证了不同生成模式行业协会的功能差异(3.3节),丰富了我国行业协会功能测度及其影响因素研究。第二,本文探索并验证了行业协会功能对企业信誉缺失治理的影响效应模型,丰富了企业信誉缺失第叁方治理的研究内容。本文将结构方程运用于行业协会对企业信誉缺失治理的研究中,研究发现：在不讨论生成模式不同的状况下,我国行业协会的信息功能和协调功能对企业信誉缺失治理条件均产生了正向影响,而管理功能则是产生负向影响(5.2节)。考虑到不同生成途径的行业协会的状况下,信息、协调功能对企业信誉缺失治理存在着显着的差异,管理功能不存在显着的差异(5.3节)。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-09-01）
徐莉,余红伟[6]（2013）在《Multi-agent System中多维度信誉模型设计》一文中研究指出在multi-agent system(MAS)中引入信誉机制是解决Agent间复杂交互问题促进合作的有效途径.在构造信誉置信度和期望信誉级别两种信誉表示形式的基础上,提出第叁方权威机构的资质评价作为第叁种信誉信息来源,引入活动相似算子和信息来源权重,从评价目标多维性和信息来源多维性对初始信誉置信度评价进行修正,运用Dempster规则合成计算获得最终信誉评价,并以实例验证了模型的实用性.最后对模型的效率与抗威胁性进行了检验,结果表明模型解决了新进Agent的信誉赋值问题,可以在一定程度上激励Agent主动给出交互评价,并能很好地解决或缓解分布式系统中关键的8种安全威胁.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
赵学锋,汤庆,张睿,李岳[7]（2012）在《基于客户评论和语料库的在线酒店信誉维度挖掘》一文中研究指出以携程网上消费者对酒店的文本评论为研究对象,通过对文本评论中的词语进行聚类,得到其中隐含的消费者最关注的酒店评价维度。为保证词语聚类的效果,引入语料库作为对比文档,通过分词、特征项表示、特征词编码标注、词义相似度计算以及基于DBSCAN的文本聚类过程,得到最后的评价维度,并以实例详细说明每个过程中所采用的方法及步骤。(本文来源于《图书情报工作》期刊2012年12期）
李迪[8]（2010）在《基于文本聚类和语料库的信誉维度发现研究》一文中研究指出现有的主流在线零售网站普遍采用了一些简单的在线信誉系统来试图解决网络交易中信任缺失的问题,虽然起到了一定作用,但大多存在着不同商品共用同一评价维度、信誉评价模型维度区分度不高的情况,不能准确表达用户的真实选择意愿。针对上述问题,本文从用户的文本评论本身出发,使用客观的聚类方法发掘客户的真实感受,从定性的客户评论研究在线信誉系统,以期能够更加准确地给出用户所关注的信誉评价维度。本文在回顾前人的相关研究之后,采用文本聚类分析的方法对客户评论内容进行了分析。本研究编写了Asp.net程序抓取原始数据,使用Visual C++,Java,Matlab等语言对数据进行了分析、聚类。经过抓取文本评论数据,分词,生成特征项集合,编码标注,确定词义相似度计算方法,机器聚类,对聚类簇进行分析等步骤,得出了一个更加合理的信誉评价维度。其中,根据研究的具体情况,本文对TFIDF处理的具体步骤做出了改进,把词义相似度应用于聚类分析,并且在DBSCAN算法中加入了对聚类簇进行TFIDF过滤的内容。经过对原始的信誉评价维度和聚类分析得出的信誉评价维度进行对比,本文发现原有的信誉评价模型确实遗漏了一些比较重要的评价维度,而且有些评价维度不够全面、清晰,而使用聚类分析的方法分析文本评论数据,可以从用户评论中找出用户真正关心的信誉维度。研究结果证明,聚类分析做为一种新的信誉维度确立方法,可以尽量减少人为地干预,避免主观影响干扰分析结果,确保能够从用户评论本身出发,科学地、合理地得出客观的信誉评价维度。(本文来源于《华中科技大学》期刊2010-12-14）
陈获帆[9]（2009）在《基于文本聚类的在线零售商信誉维度研究》一文中研究指出随着零售电子商务的快速发展,在线信誉管理系统的研究越来越受到学者们的重视,目前一些简单的在线信誉管理系统已成功地运用于众多C2C电子商务网站以及一些B2C购物代理网站,但是目前的在线信誉管理系统的维度设计还不够完善,针对上述存在的问题,本次研究将从客户评论的角度,采用文本挖掘的方法来研究B2C在线零售商的信誉维度,从而对目前主流的B2C电子商务网站的信誉维度进行优化。本次研究利用文本聚类技术对客户文字评论进行处理与研究,主要可分为两大部分,第一部分为文本转换,它可以分为叁个步骤:(1)文本集合的生成;(2)特征项集合的生成;(3)VSM数值矩阵的生成和优化。通过这叁步,我们可以将大量复杂的文档转换成可以被计算机直接处理的数值矩阵,为聚类分析奠定了基础,其中,第二步和第叁步是我们的研究重点,包括特征项选择算法,权重函数的确定等方面的研究。第二部分为聚类分析与应用,这一阶段由两步组成:(1)将生成的数据矩阵进行聚类分析,得出聚类结果。(2)对聚类结果进行评价检验,并应用到相关领域。在聚类过程中,我们将采用层次聚类和k-means聚类相结合的方式,用层次聚类算法作为主要的聚类手段,而用k-means聚类算法进行迭代检验。在得出聚类结果之后,我们将进行知识提取,并应用到相关领域。通过本次研究我们可以发现聚类分析在电子商务中的应用是可行的,并且具有很重要的意义。这是一种新的信誉维度确立方法,具有一定的科学性和合理性。除了确立在线零售商的信誉维度,我们在聚类过程中还可以发现不同客户群体和不同零售商群体的典型特征,从而制定出差别化的客户服务方案等。随着统计技术与计算机技术、人工智能技术的紧密结合,新的面向具体应用领域的、具有弹性的聚类分析技术和应用软件将会层出不穷,其解决问题的广度和深度将会得到更大的提高。(本文来源于《华中科技大学》期刊2009-05-01）
吴晓玲[10]（2007）在《品牌信誉评价的叁个维度》一文中研究指出信誉是指各类经济组织履行各种经济承诺的能力以及可信任程度的综合判断和评定。信誉是个复合词,"信"是诚信、信用、信任,"誉"是称誉、美(本文来源于《企业改革与管理》期刊2007年10期）
信誉维度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解决单维度信誉度量模型评价维度单一、粒度较粗的问题,本文提出一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法.方法将信誉度量转化为对服务的分类问题,通过机器学习的方式,利用训练样本在多维空间中构造最优分类器模型对服务分类,以在信誉度量中综合利用多维度评价信息.首先,建立了服务的支持向量机多分类器模型.其次,基于半监督机器学习,使用少量人工标注样本训练初始分类器模型,并通过自学习不断从未知样本中获取新的训练样本更新该分类器模型.然后,为提高分类器模型泛化能力,采用主成分分析法对特征降维.最后,利用自学习过程获得的支持向量机分类器模型对服务进行分类.通过实验验证本方法在信誉度量中应用的有效性和高效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信誉维度论文参考文献
[1].钱寅亮,王忠群,吴东胜,蒋胜,陈云霞.基于在线评论主流特征观点对的商家信誉维度构建及评价[J].长江大学学报(自然科学版).2019
[2].杨体东,付晓东,刘骊,岳昆,刘利军.基于多维度评价信息的在线服务信誉度量[J].小型微型计算机系统.2018
[3].杨体东.基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法研究[D].昆明理工大学.2018
[4].陈浩,李银胜.面向多维度的电子商务主体信誉评价与计算[J].计算机应用与软件.2015
[5].赵向莉.行业协会功能维度及其对企业信誉缺失治理效应的实证分析[D].西南交通大学.2013
[6].徐莉,余红伟.Multi-agentSystem中多维度信誉模型设计[J].同济大学学报(自然科学版).2013
[7].赵学锋,汤庆,张睿,李岳.基于客户评论和语料库的在线酒店信誉维度挖掘[J].图书情报工作.2012
[8].李迪.基于文本聚类和语料库的信誉维度发现研究[D].华中科技大学.2010
[9].陈获帆.基于文本聚类的在线零售商信誉维度研究[D].华中科技大学.2009
[10].吴晓玲.品牌信誉评价的叁个维度[J].企业改革与管理.2007