导读:本文包含了评论有用性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,信息有用性,回归预测,机器学习
评论有用性论文文献综述
杨东红,吴邦安,孙晓春[1]（2019）在《基于机器学习的网络评论信息有用性预测模型研究》一文中研究指出【目的/意义】筛选出质量高的评论,优化电商平台的推荐智能排序机制,节省消费者搜寻时间。【方法/过程】以评论信息有用性为研究对象,使用七种目前比较常用的机器学习算法,构建网络评论信息有用性预测模型。【结果/结论】评论信息有用性预测模型为非线性模型,随机森林和决策树算法的预测准确率比较理想,其中评论回复是预测模型中最重要的影响因素。(本文来源于《情报科学》期刊2019年12期）
李亚琴[2]（2019）在《电商平台用户评论有用性研究回顾与展望》一文中研究指出电商平台海量的用户消费评论信息,在降低用户在线购物决策不确定性的同时,也增加了用户诊断评论有用性的难度。基于用户评论有用性这一主题的研究,引起了学界和实务界的广泛关注。为全面把握当前国内对用户评论感知有用性的研究现状和热点,预测研究趋势,本研究在对用户评论有用性界定的基础上,采用系统文献调研和质性分析法,对国内现有文献系统综述,并指出了今后进一步研究方向。(本文来源于《商业经济研究》期刊2019年21期）
黄思萌,李佳倩,赵欣[3]（2019）在《基于ELM模型的图片评论有用性研究》一文中研究指出图片已成为在线评论的主流形式,对消费者决策起到重要帮助。多数学者围绕图片评论数量特征进行分析,而没有对图片内容进行深入考察。本文以精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model,ELM)为框架,在识别出多种图片元素的基础上分析图片信息丰富度和点评者经验对图片评论有用性的影响。并将酒店档次作为调节变量,探讨在低/高端酒店的评论中,消费者处理图片信息的路径选择问题。采用内容分析法对在线住宿网站评论进行人工编码,获取2027条评论数据,采用回归分析法验证假设。结果表明:图片信息丰富度与点评者经验正向影响图片评论有用性;酒店档次负向调节图片信息丰富度与评论有用性的关系,正向调节点评者经验与评论有用性的关系。(本文来源于《第十四届（2019）中国管理学年会论文集》期刊2019-11-01）
李昂,赵志杰[4]（2019）在《基于信号传递理论的在线评论有用性影响因素研究》一文中研究指出[目的/意义]在线评论在消费者网络购物决策过程中解决信息不对称的作用日益显着,探索在线评论有用性影响因素对消费者和商家都具有重要意义。[方法/过程]以信号传递理论为框架,从与评论内容、评论者和反馈有关的信号构建在线评论有用性影响因素模型,同时考虑商品类型的调节作用,并分析了信号环境的影响。[结果/结论]通过亚马逊中国网站获取客观数据进行实证研究,发现负面评论、评论字数越多、评论含有图片、评论者对信息有披露、评论者排名越靠前、评论回应数量越多则评论有用性越高,商品类型在评论情感倾向、评论图片对评论有用性影响中起到了显着的调节作用,并且信号影响评论有用性受到信号环境的影响。(本文来源于《现代情报》期刊2019年10期）
任小静,李琪[5]（2019）在《“负面偏见”对平台认证型评论感知有用性的影响》一文中研究指出从第叁方评论平台对评论信息操控的角度,将评论分为平台认证型评论和一般评论。以平台认证型评论为研究对象,采用两阶段情境试验法,基于归因理论,探讨了"负面偏见"对在线评论感知有用性的影响,及评论者等级和"负面偏见"两者的交互作用对平台认证型评论的感知有用性影响差异与内在机制。研究结果表明:①对于平台认证型评论,负面评论感知有用性高于正面评论,即"负面偏见"效应依然显着;②评论者等级会调节"负面偏见"对评论感知有用性的影响,平台认证型正面评论的评论者等级越高,评论感知有用性越高;但这种影响差异对负面评论不显着;③在"负面偏见"和评论者等级的交互作用对评论感知有用性的影响中,评论归因发挥中介效应,评论者等级高(vs.评论者等级低)能够显着激发消费者对正面评论的产品归因倾向,从而增强对评论的有用性感知;但对于负面评论,评论者等级高和低对评论归因倾向带来的影响差异不显着,导致无论评论者等级高和低,平台认证型负面评论感知有用性差异不显着。本研究不仅完善了在线评论的研究框架,对在线评论有用性影响因素的研究进行了一定的补充,而且拓展和丰富了归因理论的应用和解释范围,最后根据研究结论为企业管理和利用在线评论提供了有针对性的对策建议。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年09期）
陈雪晶,程锐[6]（2019）在《在线评论的评论有用性判定》一文中研究指出为了更好地为消费者提供具有参考价值的在线评价,本论文基于对网上评论内容的分析,借助LDA主题模型挖掘出评论内容中所隐藏的主题信息,并与标准训练语料的主题信息进行对比,计算它们之间的信息熵,使用计算出来的信息熵来表示评论内容偏离标准语料库的程度,从而得到评论内容的有用程度。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年26期）
田依林,黎盈盈,滕广青[7]（2019）在《基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究》一文中研究指出[目的/意义]对在线负面评论有用性影响因素分析,能够有助于揭示在线评论的作用机理,更加有效地发挥在线评论的应用价值。[过程/方法]以京东商城(jd.com)搜索型和体验型商品的在线负面评论为研究对象建立分层回归模型,从形式特征、内容特征、文本特征、反馈特征等4个维度出发,探索不同因素对在线负面评论有用性的影响,并采用主成分分析法对商品类型调节作用下的影响因素重要程度进行排序。[结果/结论]研究结果表明,在线负面评论的影响因素受商品类型调节,会对有用性产生非线性复杂影响,导致作用度存在差异。对于搜索型商品,在线负面评论中评论等级、回复次数和评论长度等影响因素的有用性明显;而对于体验型商品,在线负面评论中附加图片、详尽地客观描述能够促进消费者做出购买决策。(本文来源于《现代情报》期刊2019年08期）
毛郁欣,朱旭东[8]（2019）在《面向B2C电商网站的消费者评论有用性评价模型研究》一文中研究指出[目的/意义]目前各大电子商务网站产生了海量的评论信息,对于消费者而言,查阅和分析这些信息将面临巨大的挑战。因此,有必要对评论的有用性进行综合评价,为消费者过滤出真正有价值的内容。[方法/过程]为此,本文提出并研究了一种在线消费者评论的有用性评价模型,为消费者的网购决策提供支持。该模型主要基于分类算法,识别在线消费者评论的有用性,并按其概率值大小进行排序。根据在线消费者评论的特点,提取了一系列分类特征用于其有用性评价,然后利用支持向量机对评论进行分类并从中识别有用的记录。利用来自B2C电子商务网站的3个在线消费者评论数据集(手机、女鞋、糖果巧克力)对提出的模型进行实证分析。[结果/结论]研究结果显示,该模型能够量化地评价在线消费者评论的有用性并对其进行有效的分类排序。该模型主要依赖语义特征进行排序,而对非语义特征的依赖较少。通过选择合适的概率阈值,能够缩小验证空间,并显着提升分类精确度。(本文来源于《现代情报》期刊2019年08期）
艾时钟,曾鑫[9]（2019）在《基于Ebay评论数据中的情感总量与信息熵对评论有用性的影响》一文中研究指出选取Ebay网站的评论数据进行实证分析,识别信息熵和情感总量2个要素对评论有用性的影响,并探索情感总量在信息熵对评论有用性的影响中起到的调节作用。研究表明:产品评论中的情感总量对评论有用性的影响是正向的,而信息熵对于体验型产品评论有用性具有积极影响,对于搜索型产品具有消极影响,信息熵对评论有用性的影响受到情感总量的正向调节。(本文来源于《软科学》期刊2019年07期）
周彤彤[10]（2019）在《评论文本情感极端性及其与评分不一致性对有用性的影响》一文中研究指出在线评论数量的指数级增长使消费者面临信息过载的困境,哪些因素可以使评论更有助于购买决策已成为在线评论的研究重点。虽然关于评论有用性已有丰富的研究成果,但在文本情感这个方向进行的研究尚为匮乏。本文选择文本情感极端性及其与评分不一致性这两个角度,探究这两个因素对酒店业在线评论有用性的影响,同时考虑文本信息质量特征(文本主题和文本长度)的调节作用。本文基于假设建立了多元回归模型,选取TripAdvisor网站纽约市655家酒店70余万条在线评论为数据来源,并通过自然语言处理模型Na?ve Bayes情感分类和LDA主题分类模型分别计算得到文本情感得分和文本主题概率。在此基础上,分别就文本情感极端性以及文本情感与评分不一致性对有用性的影响依次进行实证分析,假设验证的结果有:(1)文本情感极端性对有用性有显着的正向影响,并且极端消极的情感比极端积极的情感更有用。也就是说,文本情感与评论有用性之间是非对称U型关系;(2)文本主题个数会正向调节文本情感极端性对有用性的影响,而与体验属性相比,搜索属性类型的文本主题会负向调节情感极端性对有用性的影响;(3)文本情感倾向与评分的不一致性对有用性有显着的负向影响,并且高分不一致评论对有用性的削弱作用要强于低分不一致评论。四种类型评论的有用性排序依次是低分消极文本>高分积极文本>低分积极文本>高分消极文本;(4)文本长度会负向调节不一致性对有用性的影响。相比于短文本的不一致评论,消费者不易受到长文本评论不一致性的负向影响。本文的研究具有一定的理论和实践意义。从文本情感极端性及其与评分不一致的角度进行研究,弥补了在线评论有用性研究在该领域的空白,而研究结果也可以帮助电子商务平台进行更有效的评论管理。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
评论有用性论文开题报告
（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：
电商平台海量的用户消费评论信息,在降低用户在线购物决策不确定性的同时,也增加了用户诊断评论有用性的难度。基于用户评论有用性这一主题的研究,引起了学界和实务界的广泛关注。为全面把握当前国内对用户评论感知有用性的研究现状和热点,预测研究趋势,本研究在对用户评论有用性界定的基础上,采用系统文献调研和质性分析法,对国内现有文献系统综述,并指出了今后进一步研究方向。
（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。
评论有用性论文参考文献
[1].杨东红,吴邦安,孙晓春.基于机器学习的网络评论信息有用性预测模型研究[J].情报科学.2019
[2].李亚琴.电商平台用户评论有用性研究回顾与展望[J].商业经济研究.2019
[3].黄思萌,李佳倩,赵欣.基于ELM模型的图片评论有用性研究[C].第十四届（2019）中国管理学年会论文集.2019
[4].李昂,赵志杰.基于信号传递理论的在线评论有用性影响因素研究[J].现代情报.2019
[5].任小静,李琪.“负面偏见”对平台认证型评论感知有用性的影响[J].中国管理科学.2019
[6].陈雪晶,程锐.在线评论的评论有用性判定[J].电脑知识与技术.2019
[7].田依林,黎盈盈,滕广青.基于商品类型的在线负面评论有用性影响因素比较研究[J].现代情报.2019
[8].毛郁欣,朱旭东.面向B2C电商网站的消费者评论有用性评价模型研究[J].现代情报.2019
[9].艾时钟,曾鑫.基于Ebay评论数据中的情感总量与信息熵对评论有用性的影响[J].软科学.2019
[10].周彤彤.评论文本情感极端性及其与评分不一致性对有用性的影响[D].哈尔滨工业大学.2019