一种基于主流特征观点对的评论可信性排序研究

摘要：

[目的]从大量在线商品评论中筛选出可信的评论辅助消费者制定购买决策.[方法]提出一种基于大数据思维的主流特征观点对的概念,依据特征观点对在不同用户评论中的认可程度,建立评论可信性排序模型.[结果]淘宝、天猫和京东平台的商品评论的主流特征观点对是稳定的;与已有模型相比,使用本文模型排序过的用户评论包含的产品特征范围更广,评论有用性提升7.5％,更能够反映评论的真实情况.[局限]仅从评论包含的特征观点对考虑评论可信性,而未考虑评论的具体语义情况.[结论]包含主流特征观点对数量越多的评论,其可信度则越大.

关键词：在线商品评论、特征观点对、可信度

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：国家自然科学基金项目“C2C市场中基于行为树的销量识别与发布研究”71371012;教育部人文社会科学研究一般项目“C2C市场中基于参与者行为的‘打榜’识别模型与应用研究”项目13YJA630098的研究成果之一

在线出版日期：2017-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：32-42