摘要
网上购物的普及,在拉动消费经济增长的过程中发挥着日益显著的作用。然而,由于网络购物的局限性,消费者无法了解商品的质量。因此,探索评论有用性有助于消费者做出购买决策,也有助于商家采取相应的销售策略。本文对评论文本进行NLP文本处理,通过提取特征词,建立情感文本语料库,对评论文本的情感极性和主观性进行分类,并验证正确率达到88%。尔后构建评论有用性模型,分析了影响产品口碑的因素,利用亚马逊11470条评论进行验证,得到结论:评星极性越强、可读性越强,有用性越强;帮助度投票与星级之间呈凹形关系。此外,拥有多功能产品的知名品牌更容易受到消费者的青睐。
出处
《科技风》
2020年第31期150-153,共4页
基金
2020年1月国家自然科学基金面上项目“Navier-Stokes-Allen-Cahn方程组的数学理论研究”(项目编号:11971234)
2017年5月南京林业大学“国际教育学院中外合作办学高水平示范”(项目编号:164101005)
2017年7月南京林业大学“2017年教学质量提升工程”(项目编号:163101812)
2018年7月南京林业大学“高等教育研究所通过数学建模竞赛提高创新性人才培养研究”(项目编号:163101147)
2018年7月南京林业大学“基于数据分析的“智能化”新庄立交交通的研究和建模”(项目编号:201810298062Z)
2019年6月南京林业大学“Imiracle”——多维学习研讨与辅助教学小程序的研发(项目编号:2019NFUSPITP1040)
2019年6月南京林业大学“多维学习研讨与辅助教学小程序的研发”(项目编号:201910298203T)。
