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题名基于多维度文本特征的电商平台评论有用性研究
被引量:2
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作者
孙士伟
王川
贾琳
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机构
北京理工大学管理与经济学院
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出处
《北京理工大学学报(社会科学版)》
北大核心
2023年第2期176-188,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(72110107003,72061127001)
国家自然科学基金面上项目(72172013)
国家自然科学基金青年项目(71602009)。
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文摘
伴随电子商务的发展,基于Web 2.0的在线评论体系不断完善,但海量评论降低了有效信息的获取效率,引发信息过载问题。如何迅速识别对消费者有用的评论、缓解信息过载问题,引起了业内与学界的广泛关注。利用大众点评网近5万条餐厅在线评论数据,综合考虑评论的多维度文本特征与情感表达倾向,采用Tobit、负二项回归方法对评论有用性影响因素开展实证研究。在此基础上,提出餐厅在线评论有用性分类阈值并使用支持向量机算法检验阈值的分类性能。研究结果表明:在线评论内容的菜品品质维度属性数量与平均长度、商家服务维度属性数量与平均长度以及正向情感倾向均显著正向影响在线评论有用性,且阈值为2的模型分类性能最佳。因此,电子商务网站可以进一步优化在线评论体系,提高消费者信息获取效率,促进在线评论生态持续向好发展。
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关键词
多维度文本特征
评论有用性
回归分析
分类阈值
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Keywords
multi-dimensional text feature
helpfulness of reviews
regression analysis
classification threshold
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分类号
G0209
[文化科学]
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