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基于执行意向理论的网购评论行为反应模式研究

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软科学 2016年第7期30卷 118-123页

作者：张亚明赵杨王林燕山大学经济管理学院河北秦皇岛066004 东北大学工商管理学院沈阳110819 东北大学秦皇岛分校经管实验中心河北秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校管理学院河北秦皇岛066004

以执行意向理论为基础,利用文本挖掘技术和社会网络分析方法对网购评论行为反应模式进行了初步探索。研究发现:驱动网购评论行为的因素按影响由大到小依次为网购体验、感觉与知觉、商品细节、包装品质、时间感知、色彩偏好、空间转移、... 详细信息

以执行意向理论为基础,利用文本挖掘技术和社会网络分析方法对网购评论行为反应模式进行了初步探索。研究发现:驱动网购评论行为的因素按影响由大到小依次为网购体验、感觉与知觉、商品细节、包装品质、时间感知、色彩偏好、空间转移、价值让渡、人际网络、口碑传播、环境感知、情绪反应和决策行为等;网购目标导向体现为实用、享乐、速度、社交、让利、炫耀、情感、忠诚、分享、推荐和认同导向等行为目标,以及在其刺激下表现为抱怨、焦虑、紧张、愉悦感、恐惧感、情绪起伏、行为忠诚、口碑传播等网购行为反应;深入分析网购评论行为反应的6个主要过程及行为结果,为多学科交叉研究提供了一种可借鉴的方法。

关键词：网购评论执行意向目标导向行为反应情景线索

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网购评论中模糊限制语的语用分析

网购评论中模糊限制语的语用分析

作者：陈瑾杭州师范大学

学位级别：硕士

模糊性是人类语言最典型的特征之一,模糊限制语作为模糊性的重要组成部分,在日常交际中扮演着不可或缺的角色。国内外众多学者对模糊限制语进行了多视角、多领域的研究,但对近几年兴起的网络购物评论中模糊限制语的语用分析有待进一步... 详细信息

模糊性是人类语言最典型的特征之一,模糊限制语作为模糊性的重要组成部分,在日常交际中扮演着不可或缺的角色。国内外众多学者对模糊限制语进行了多视角、多领域的研究,但对近几年兴起的网络购物评论中模糊限制语的语用分析有待进一步深化。本研究以从淘宝网上收集的600篇网购评论为语料,其中包含男女两性各300篇,通过手动选取的方式找出所有语篇中的模糊限制语,并按照Prince ***.(1982)的语用分类法将所收集的模糊限制语分成四大类。研究运用定量研究和定性研究相结合的研究方法,首先统计了各类模糊限制语在网购评论中的使用频率,其中程度变动语和直接缓和语是主要应用类别。在对前十位高频词的分析中发现网购评论者对程度加深型模糊限制词的偏爱。研究接着从每个文本中各类模糊限制语的共现情况探讨了网购评论中模糊限制语的具体运用策略,以及人们在凸显商品优点时运用的策略和在差评中模糊限制语的使用现象。最后,研究还对个别近义模糊限制词使用数量的悬殊差异做出解释,并且分析了网购评论中模糊限制语应用体现的性别差异。研究发现在网购评论中的模糊限制语具有非正式性、现实性特征,而且其运用特点也反应了网评文本的虚拟性特质。此外,模糊限制语在维系网购评论者和商家之间的良好关系,为消费者传递恰当的商品信息、提供指导性意见以及帮助网评者进行自我保护等方面具有重要作用。对这一新兴的网络虚拟文本中模糊限制语使用情况的研究,不仅拓宽了语言学的研究领域,而且是对人们在网络生活方式中模糊限制语功能的探索,帮助人们更好地理解模糊限制语背后的深层含义和了解网络交际的语言特征。

关键词：模糊限制语网购评论功能特征

基于意见挖掘技术的网购评论倾向性分析的研究与应用

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基于意见挖掘技术的网购评论倾向性分析的研究与应用

作者：范英翔东华大学

学位级别：硕士

互联网的高速发展使得网上购物越来越盛行,这极大改变了人们的购物方式。而人们对商品及购物过程的感受,也从口口相传发展为以网购评论的方式来传播。网购评论,不论对于普通购买者还是产品生产者都极为重要。本文力求通过从网购评论中... 详细信息

互联网的高速发展使得网上购物越来越盛行,这极大改变了人们的购物方式。而人们对商品及购物过程的感受,也从口口相传发展为以网购评论的方式来传播。网购评论,不论对于普通购买者还是产品生产者都极为重要。本文力求通过从网购评论中分析、提取人们对商品的情感倾向,进而帮助消费者选择适合的商品,也帮助生产者有针对性地提高产品质量。基于意见挖掘的文本倾向性分析一般是将文档或句子看作词、短语或模式的集合,通过识别关键词、短语或模式,并计算其倾向性值,再将结果累加得到待分析文档或句子的倾向性值。文本倾向性分析一般通过数据采集、文本预处理、倾向性识别与判断以及结果展示等四个步骤实现。本文深入地研究了现有的文本倾向性分析方法,从京东商城上抓取网购评论数据,通过对数据的分析和统计,总结了网购评论数据的特点,进而提出基于词性模式的抽取和合并算法（POSEM算法）,应用该算法抽取出训练数据集中的有效词性模式,再根据词性模式的特点,设计了模式匹配规则,最后,运用这些规则,从测试集中抽取出中心词和评价词,并实现了评论语句的倾向性判别。实验结果表明,本文提出的方法取得了较高的精确率和召回率。本文的主要工作如下：（1）本文结合现有的文本倾向性分析理论,对获得的网购评论数据进行了深入地分析和统计,总结了网购评论数据与倾向性分析相关的特点：评论句子中,形容词对倾向性判别的贡献最大,其在主观句中的数量与总数的比例最大,达到86.87%;名词、副词的贡献次之,比例分别达到71.64%和70.79%;其他词性,如动词、介词,对倾向性的分析也有重要的作用。（2）基于对网购评论数据的分析,本文设计并实现了基于词性模式的抽取与合并算法（POSEM算法）。该算法使用"POS\T\O"表示词性模式信息,并对词性模式的长度、在数据集在出现的频率和出现在主观句中的概率,分别设计了长度阈值、频度阈值和上下限概率阈值。其中,满足下限概率阈值的模式用于否定评论句子的倾向性。抽取算法从预处理后的训练文本数据中,抽取出满足全部阈值的词性模式。对于仅符合长度阈值和上下限概率阈值的模式,在保留模式中的中心词和评价词信息的前提下,合并算法尝试将其进行合并,以获得能够满足全部阈值要求的模糊模式。这样的设计可以在一定程度上提高倾向性分析的召回率。（3）基于对POSEM算法抽取到的词性模式的分析,本文设计了模式匹配规则,并从测试文本数据中识别出中心词、评价词,再利用以高精确率抽取得到的中心词和评价词来处理剩余的未处理文本,最后根据总结出的倾向性判别规则得到评论句子的倾向性。通过对实验结果的分析,本文提出的方法具有较高的精确率和召回率。（4）本文设计实现了一个通用的文本倾向性分析框架。该框架可以灵活地替换组件,以满足不同的实验需要。在预处理模块,系统为词性定义了统一的格式,当替换不同的分词工具时,只需要将其自定义的词性格式简单地转换为系统的格式即可。在文本分析模块,系统可以方便地替换训练、测试及应用组件。基于上述的框架,整合开源工具,本文设计实现了一个文本分析的原型实验平台。该平台集成了数据采集模块、文本预处理模块、文本倾向性分析模块和结果展示模块。

关键词：文本倾向性分析词性模式网购评论意见挖掘

基于网购评论文本挖掘的国内实木床消费者满意度研究

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基于网购评论文本挖掘的国内实木床消费者满意度研究

作者：蔺秀媛南京林业大学

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随着互联网蓬勃发展,电商购物给人们的消费带来极大便利,由此产生的网购评论也成为反映消费者满意度的重要依据。但消费者网购评论这一重要市场反馈很少被家具企业系统地、有条理地拿来作为消费者满意度的评价依据,家具企业更多地还是... 详细信息

随着互联网蓬勃发展,电商购物给人们的消费带来极大便利,由此产生的网购评论也成为反映消费者满意度的重要依据。但消费者网购评论这一重要市场反馈很少被家具企业系统地、有条理地拿来作为消费者满意度的评价依据,家具企业更多地还是采用电话回访或入户调研等方式进行满意度评估,这些传统方式耗时耗力且回收到的有效信息少,不能够及时、有效地获取到最新的消费者满意度意见。因此,通过文本挖掘相关方法和手段对家具网购评论进行文本信息中满意度特征的抽提和研究,能够高效地帮助家具企业提炼消费者满意度关注点并优化产品设计,从而帮助企业提高消费者满意度、打造品牌核心竞争力,对促进家具行业、企业在消费者满意度方面的发展有较好的现实意义。本课题通过网购评论文本挖掘的方法对国内实木床家具产品消费者满意度进行研究。以天猫商城交易规模排名前20及红星美凯龙天猫旗舰店评论排名前10总计30款国产实木床产品网购评论文本为研究对象,从满意度文本特征、满意度情感倾向方面,利用TF-IDF算法、语义网络、机器学习以及情感值计算等方法,分析消费者满意度并进行动态交互可视化呈现,在此基础上利用LDA主题模型进行评论文本主题提取及权重确定和评论文本主题动态交互可视化,结合ACSI和CCSI模型框架,参考家具行业特点,构建实木床消费者满意度理论模型,并通过对比高低销量品牌消费者评论文本数据验证模型有效性,最后进行示范性优化设计与验证评估。研究结果如下:(1)适用于家具实木床领域的网购评论文本挖掘流程具备可行性。适用于本课题的文本挖掘流程包括文本数据采集、数据预处理、文本分析和结果可视化四个步骤,本课题对以上流程予以实践,总计采集数据151748条,5915509字,并对数据进行预处理、文本分析和结果可视化,获得满意度文本特征、情感倾向和主题聚类分析结果及可视化呈现,表明上述流程具备可行性。(2)适用于家具实木床领域的Snow NLP情感分析模型具备较高准确度。自建家具实木床领域情感评论语料库对Snow NLP情感分析模型进行训练,训练后的模型准确率从原本的74.3%提升至92.7%,有效提升Snow NLP情感分析模型在家具实木床这一特定领域上的情感分析能力。(3)实木床消费者满意度理论模型具备指导作用。模型主要包括4个维度:感知价值、感知服务、顾客忠诚、感知质量,12个一级指标:外观、客服服务、包装、物流、安装、推荐意愿、回购意愿、环保、做工结构、经济性、功能、材料,以及27个二级指标和特征词若干。通过对比高低销量实木床品牌消费者评论文本数据LDA模型结果发现:高销量实木床品牌在维度和指标上都更符合实木床消费者满意度理论模型,而低销量品牌在维度和指标上有所欠缺,且涉及的主题中负面特征词较多,说明实木床消费者满意度理论模型具备实用性和指导作用。随后选取30款产品中整体满意度最低的产品进行示范性优化设计,并通过消费者评价验证了基于实木床消费者满意度理论模型的设计演绎方法可以较好地指导实木床产品的开发设计,可以形成有竞争力的产品解决方案。本课题揭示了评论文本中隐含的实木床领域消费者满意度信息,为家具电商领域提供了新的研究视角和科学的分析手段,对面向领域的消费者满意度研究具有一定实用价值。

关键词：文本挖掘实木床消费者满意度网购评论满意度分析

基于HNC理论的网购评论情感倾向性分析研究

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基于HNC理论的网购评论情感倾向性分析研究

作者：刘玮楠大连理工大学

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近年来,电子商务的发展如日中天,全民网购活跃度与日趋增,越来越多自然语言处理领域的学者把注意力转向网购评论的情感倾向性分析。网购评论能够帮助卖方判断出改进商品和服务的关键指标,也为即将购买相同产品的客户提供重要参考意见,... 详细信息

近年来,电子商务的发展如日中天,全民网购活跃度与日趋增,越来越多自然语言处理领域的学者把注意力转向网购评论的情感倾向性分析。网购评论能够帮助卖方判断出改进商品和服务的关键指标,也为即将购买相同产品的客户提供重要参考意见,海量评论信息的分析研究有利于电子商务的管理和发展,具有很高的研究价值。中文网购评论是一种特殊的自由短文本,以往自然语言分析方法无法有效的处理此类非规范性文本。本文结合真实评论语料的特点,应用概念层次网络(HNC)理论提出一种新的情感倾向分析方法。首先,应用HNC理论的概念基元符号体系处理原始评论语料,实现其层次化内涵的表示;特征抽取阶段应用到HNC理论的句类分析技术和语境单元萃取技术,典型句类的有效划分大大提高了特征抽取的准确率;本文结合多篇商品文档构建特征粒度树,而后利用真实评论语料对其进行修正得到完备的评论对象粒度树,进而在粒度树基础上实现了评论对象的粒度修正、隐式推理以及分类;同时,本文利用HNC理论的对偶概念设计新的褒贬评判标准,重新设计程度词、否定词的处理策略,考虑特殊标点符号对情感极性的影响;最后,将分析结果以综合评论文摘的形式呈现给用户。实验阶段,本文以淘宝网商品的客户评论作为实验数据,选取手机作为研究的主要对象,进行了实验分析。对比实验结果表明本文提出的特征抽取方法在提高准确率方面有一定的优势,新的情感倾向性评判标准在满足应用需求基础上提高了处理速度,综合评论文摘是评论内容的缩影,其不仅有助于PC用户尽快了解产品信息,也解决了移动终端用户浏览难的问题。

关键词：网购评论情感分析概念层次网络(HNC)

网购评论情感数据的k近邻和SVM处理方法研究

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云南民族大学学报（自然科学版） 2013年第3期22卷 209-212页

作者：焦畅佘玉梅丁冬冬庄丽云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650031

针对网购评论,抽取评论语组成基本语料,构建客户网购评论情感词汇本体,对热点评论应用k-近邻和SVM 2种算法来分析评论文本热点事件,实验证实SVM算法较k-近邻算法在评论文本热点发现上具有较高的性能,为网购评语热点研究提供了实例参考.

关键词：网购评论 k近邻 SVM算法意见挖掘

个人满足何以影响消费者网购评论行为——基于感知价值中介效应和推荐奖励计划调节效应

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经营与管理 2022年第12期 37-44页

作者：陈美芳朱小栋余强明上海理工大学管理学院

以个人满足、感知价值和推荐奖励计划为理论基础，采用中介效应与调节效应检验方法，系统研究消费者网购评论行为的影响机制，分析推荐奖励计划在这一机制中的调节作用。结果表明：个人满足正向影响消费者网购评论行为；个人满足通过提... 详细信息

以个人满足、感知价值和推荐奖励计划为理论基础，采用中介效应与调节效应检验方法，系统研究消费者网购评论行为的影响机制，分析推荐奖励计划在这一机制中的调节作用。结果表明：个人满足正向影响消费者网购评论行为；个人满足通过提升消费者感知价值，正向影响消费者网购评论行为，感知价值在个人满足与消费者网购评论行为中起中介作用；推荐奖励计划在感知价值与消费者网购评论行为之间起调节作用。网络商家和第三方平台应当不断丰富评论形式，持续改进产品质量及服务，并通过创新推荐奖励机制来吸引消费者主动发表网购评论。

关键词：个人满足网购评论感知价值推荐奖励计划

基于网购评论分析的电商平台刷单行为推测方法

同方期刊数据库博看期刊评论

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吉林工商学院学报 2017年第6期33卷 52-56,117页

作者：谢军胡发刚宿州学院商学院安徽宿州234000

近期国家有关部门规定交易场所内"禁止经营者自行或通过他人虚构信用评价",然而电子商务交易平台上仍然屡禁不止。本文针对这一情况分析网购商品的评论,采用情感词语的分析方法并对照其他推测刷单的线索,得出好评数与差评数的倍数越大,... 详细信息

近期国家有关部门规定交易场所内"禁止经营者自行或通过他人虚构信用评价",然而电子商务交易平台上仍然屡禁不止。本文针对这一情况分析网购商品的评论,采用情感词语的分析方法并对照其他推测刷单的线索,得出好评数与差评数的倍数越大,刷单的可能性越大这一结论。采用句法分析方法和语义差分法分析商品的评论,进一步分析得出当消费者参考商品评论时,主要关注质量或包装方面的差评数量就可以推测该商品刷单的可能性,为电商平台管理和消费者选购商品提供参考。

关键词：刷单网购评论语义差分法中文句法分析依存句法感性工学

基于数据集模型训练的网购评论情感倾向性技术分析

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科技创新与应用 2022年第25期12卷 40-42页

作者：封二英程冬玲张宇敬河北金融学院河北保定071000

网购评论中的情感倾向性分析便于商家分析用户行为,对电商平台、商家来说具有重要的经济价值。该文对如何定位评论数据中的情感实体和情感属性进行技术探索,并对属性类实体和情感类实体之间进行关系抽取,在此基础上构建情感倾向分析模型... 详细信息

网购评论中的情感倾向性分析便于商家分析用户行为,对电商平台、商家来说具有重要的经济价值。该文对如何定位评论数据中的情感实体和情感属性进行技术探索,并对属性类实体和情感类实体之间进行关系抽取,在此基础上构建情感倾向分析模型,最后采用IT168网站上与手机产品相关的评论数据集作为实验数据集进行模型的验证,取得较好的实验结果。

关键词：网购评论关系抽取情感分类情感倾向性分析数据集模型