基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究

面对互联网上海量的在线客户评论,如何能快速有效地进行识别和选择从而发现和利用其中有用的评论,已经成为人们关注的重要问题.以体验型商品电影的在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究方法,从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素,建立在线评论有用性影响因素模型,并利用该模型对评论有用性进行分类预测.与现有相关研究相比,提出的模型总体拟合效果显著提高,并发现在线影评中积极的情感倾向、较高的正负情感混杂度、较高的主客观表达混杂度以及较长的平均各句长度,对评论的有用性具有显著的正面影响.最后预测结果表明,该模型对在线影评的有用性具有较强的判别能力.

在线评论的可信度影响因素研究——以经济型旅店评论为例

面对互联网上大量的在线评论,如何从中快速有效地识别出可信度较高的评论,本文立足于消费者的角度,以旅店的在线评论为研究对象,综合利用文本挖掘技术和实证研究方法,通过挖掘语料的文本特征探索在线评论可信度的影响因素,并建立了在线评论可信度影响因素模型。预测结果表明,该模型对旅店的在线评论可信度具有较强的判别能力。