基于Hadoop的电商评价分类检索

针对电商评价中分类检索的需求,在Hadoop平台下,基于MapReduce并行编程模型,实现查看大数据高效的评价信息。特别是针对不同情感的评价,通过使用mmseg4j分词器进行分类,再利用Solr索引来实现检索。实验结果表明,提出的电商评价分类检索系统可以显著区分出不同商品评价中的好、中、差评。

基于平行语料库的英汉电商评价对比研究

基于Citespace科学知识图谱与数据抓取,本文采集了华为P40 Pro型手机在亚马逊(美国)和天猫官方旗舰店的买家评价文本作为样本,对数据进行清洗降噪后横向对比中外消费者对商品的情感态度,并以关键词词频为指标量化分析了英汉话语在情感表达与消费诉求方面的差异。本文旨在为中英平行语料在电商评价有效信息挖掘方面的应用提供参考。

精准扶贫视域下的电商成效评价与创新实践

为了优化对贫困地区住户的精准帮扶,开展精准扶贫视域下的电商成效评价与创新实践研究。该文设定建立一级评价指标,使用熵值法,确定二级评价指标,构建电商成效评价指标体系;将DEM模型与电商成效评价指标体系进行对接,构建一个全新的评价模型;分析电商“投入”与“产出”的关系;将评价结果以离散点的方式进行表示,对评价数值进行离散化处理后,将点数据平均分布在四分图中,实现电商成效评价。通过对设计方法进行创新实践应用的方式,证明设计的电商成效评价方法,在实际应用中,可以实现对电商成效的精准评价,评价结果与地区电商发展真实成效匹配度高达90.0%。

基于语言大数据挖掘的电商英汉评价话语情感分析

该研究利用Python语言和深度学习的方法挖掘数据,建立情感倾向模型,对中美知名电商评价话语进行情感分析。研究发现:①京东和淘宝消费者对四类最畅销商品的中文鉴赏类评价语远高于“情感”和“判断”类评价语,中文正面评价语总体多于负面评价语,正面鉴赏评价语显著多于负面鉴赏评价语;②英文正面评价语也多于负面评价语,负面判断评价语多于正面,但无显著差异。负面评价语的高频词汇不如中文丰富;③中英直接对应的负面鉴赏评价语较少,中文评价语中没有直接与价格相关的评价。英文评价语句长超过中文,但没有显著差异。该研究旨在促进跨语言大数据情感分析研究和商务英语教学,特别是跨境电商外语教学方面的研究,旨在对跨境电商了解产品和服务满意度起到一定参考作用。

数据信用法益刑法保护的司法检视及完善路径

数据信用对于数字经济的发展具有重要作用,但现实中存在许多侵害数据信用的行为。数据信用法益受到侵害的典型情形便是电子商务领域中的虚假信用评价问题,从刑法保护的角度,研究电子商务领域的虚假信用评价。通过研究发现,司法实践中对于该行为的认定存在分歧,现有的刑法罪名不能完全规制电商虚假信用评价行为,无法全面保护数据信用法益。因此,一方面可以适用现有条文规制部分电商虚假信用评价行为,现有条文无法规制的行为可以通过增设妨害信用评价罪来弥补立法供给的不足,实现对数据信用法益的保护。