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[期刊] 图书情报工作
[作者]
张艳丰 李贺 翟倩 彭丽徽
［目的 ／意义］针对中文网络客户评论，提出一种在线评论有用性排序模型，辅助消费者做出购买决策。［方法 ／过程］从在线评论的形式特征和内容特征两个方面，提取影响在线评论有用性的７个指标属性进行量化计算，采用模糊层次分析法进行指标赋权，结合并改进ＴＯＰＳＩＳ分析法进行在线评论有用性计算和排序，构建在线评论有用性指标体系和排序模型。［结果 ／结论］通过比较分析，发现本文模型获得的评论有用性排序具有更好的信度与效度，为中文网络客户评论提供一种兼顾评论客观信息和语义特性的有用性排序方法。
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 经济问题
[作者]
杜恒波 王绍运 罗润东
中华文化通过图书走向世界舞台，是提高国家文化软实力、讲好中国故事、塑造良好国家形象的有效途径。通过Python语言工具对美国亚马逊网站上的中国图书评论数据进行分析，构建LDA主题模型，探讨中国图书出口效果，深入挖掘海外读者对中国出口图书的认知评价。研究发现，海外读者对中国图书的关注点集中于内容评价、翻译理解、服务体验、中国元素、题材情节5个方面。针对以上关注点，从图书内容、出版传播、读者反馈等角度提出了具有实践价值的建议，为推动中国图书高质量出口提供了理论参考和解决思路。
关键词：
中国图书 出口效果 亚马逊读者评论
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 张向先 李中梅
［目的 ／意义］为了能够准确发现满足用户信息需求的有用在线评论，对在线评论按照有用性进行排序，帮助用户进行消费决策。［方法 ／过程］首先通过文献调研和专家咨询，结合移动Ｏ２Ｏ用户在线评论的特点，选取影响移动Ｏ２Ｏ在线评论有用性的８项指标，采用模糊层次分析法进行指标赋权，然后利用定量方法进行指标量化，使用加权灰色关联分析方法进行有用性计算和排序，构建有用性排序模型。最后获取美团商品的在线评论数据进行应用研究，采用与美团原始评论排序结果对比分析的方法，检验方法的可行性和科学性。［结果 ／结论］实验结果表明，采用移动Ｏ２Ｏ在线评论有用性排序模型进行排序，排名靠前的在线评论信息量大，包含产品或服务的维．．．
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
吴江 刘弯弯
【目的】购物网站评论系统中的投票机制有利于帮助消费者筛选出高质量评论。本文以评论有用性投票数为研究对象,探讨什么样的评论更容易获得有用性投票。【方法】以信息采纳理论和负面偏差理论为基础,基于亚马逊购物网站中的12 393条手机评论数据,结合文本分析与零膨胀负二项回归分析方法,从评论者信度、评论信息质量、评论极性三个方面探究评论有用性投票影响因素。【结果】研究结果表明,评论者有用性、评论信息量、评论回复数、极端评分、评论文本消极倾向对评论有用性投票数具有积极正向影响。评论者发表评论数、评论者是否确认购买对评
关键词：
在线评论 评论有用性 评论投票
[期刊] 图书情报工作
[作者]
殷国鹏 刘雯雯 祝珊
以信息采纳理论为研究框架,探讨消费者在购买决策中采纳与接受在线评论信息(亦即在线评论有用性)的两类影响因素———评论本身特征、评论者要素,并结合社会网络视角构建在线评论有用性影响模型及研究假设。之后,以豆瓣网数据进行理论模型的实证分析。结果表明:评论长度与在线评论有用性为正相关关系,评论星级极端性与在线评论有用性则为负相关关系;评论者中心度与在线评论有用性之间为倒U型关系,评论者历史发表数量、参加群组情况与在线评论有用性之间关系未得到足够的实证支持。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
周剑锋
当前,我国共享经济已经深入金融、交通、购物等各大领域,处于繁荣发展的时期,其中,我国零售业中共享经济模式的发展尤为迅速。本文通过对共享经济模式进行介绍,引出共享经济中能为零售企业所用的模式——众包模式,进而分析亚马逊实行众包模式的案例,最后根据亚马逊案例的成功经验提出如何通过众包模式让零售企业借助共享经济得到创新发展。期望从共享经济的角度出发,为我国零售业的创新发展提供可行的思路。
关键词：
共享经济 众包商业 零售企业
[期刊] 经济管理
[作者]
荆林波
亚马逊作为全球 B2C 模式的代表,一直在经营方面拥有诸多创新。本文介绍了亚马逊的成长历程,着重剖析了亚马逊经营模式成功的6个因素:尽快形成规模、以顾客为中心、加快存货周转、价格杀手、横向开拓与垂直挖潜、保持技术优势。希望这些分析对网络经营企业起到警示和借鉴作用。
[期刊] 物流技术
[作者]
周世平 张梓锐 陈树漫
分析了亚马逊全球开店不同站别的开店流程、费用问题等,并重点针对亚马逊的物流体系建设及物流模式进行介绍,通过分析其创新点及优劣势,为跨境电商的发展提供了一些建议,包括:实现配送的多样化、细化配送管理机制、重视物流成本管理、建立良好信誉、完善客户端管理等。
关键词：
跨境电商 运作流程 亚马逊
[期刊] 企业经济
[作者]
陈市 李峥 吴晓松
如何在海量的购物评价中筛选出效用较高的购物评价并及时展现给消费者,本文构建了基于模糊层次分析法(FAHP)的购物评价效用排序模型。以天猫平台某商品的1951条购物评价为样本,通过购物评价效用排序模型对样本进行实证研究。研究结果表明:追加评价的时间间隔,在一定范围内对评价效用具有正面影响;商品特征词中专有特征词对评价效用具有正面影响;由FAHP所构建的权重体系具有较强的稳定性。本文给企业提出的相关建议是,选取效用较高的购物评价进行整理回复,塑造企业形象;以效用较高的购物评价中反映的问题为突破口进行改进创新,拓展企业核心竞争力;适当增加对商品的专业性描述,提高商品可信度。
关键词：
购物评价 IAM模型 模糊层次分析法
[期刊] 企业经济
[作者]
陈市 李峥 吴晓松
如何在海量的购物评价中筛选出效用较高的购物评价并及时展现给消费者,本文构建了基于模糊层次分析法(FAHP)的购物评价效用排序模型。以天猫平台某商品的1951条购物评价为样本,通过购物评价效用排序模型对样本进行实证研究。研究结果表明:追加评价的时间间隔,在一定范围内对评价效用具有正面影响;商品特征词中专有特征词对评价效用具有正面影响;由FAHP所构建的权重体系具有较强的稳定性。本文给企业提出的相关建议是,选取效用较高的购物评价进行整理回复,塑造企业形象;以效用较高的购物评价中反映的问题为突破口进行改进创新,
关键词：
购物评价 IAM模型 模糊层次分析法
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
李慧 胡云凤
【目的】对在线评论进行分析,揭示评论文本主题的内容和情感分布变化规律。【方法】使用融入先验信息的SSTM模型获得评论文档的情感分布,以文档、文档情感分布和词项为可视变量,提出DSTM模型,并估算情感主题分布和主题词项分布。【结果】将采集的评论数据集按时间片划分进行建模,实验得到主题的内容和情感随时间的变化趋势。【局限】未考虑不同主题之间的关联关系,建模结果可能存在一定误差。【结论】融合时间外部特征的DSTM模型,能够有效地对在线评论进行主题演化分析。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李启庚 赵晓虹 何耀宇
消费者购买在线产品过程中会搜索不同类型的信息,在线评论是非专业性和低涉入度消费者的重要信息来源。在线评论是否有用受到信息自身属性和消费者两个方面的影响,文章在前人文献基础上提炼了评论效价、评论类型和消费者调节聚焦类型作为自变量,评论信息的感知有用性作为因变量,以服务型产品的实验数据进行实证检验。结果显示:对于服务型产品,在线评论信息不能单独对在线评论的感知有用性产生影响,消费者调节聚焦类型对在线评论信息感知有用性影响显著,且能够调节评论效价和评论类型的影响作用。
关键词：
在线评论 网络消费者 用户感知
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王雪 董庆兴 张斌
[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环，在线评论作为用户偏好表达的重要渠道，是企业发现用户需求的重要数据来源。因此，如何从在线评论中有效挖掘出用户需求，是一个重要的研究问题。[方法/过程]本文构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性，然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句，并对其进行情感分析，最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果，通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类，并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息，为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限，存在不均衡状况。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王忠群 叶安杰 皇苏斌 陈云霞
[目的/意义] 从海量无序的商品评论中排序出可信的评论对消费者网购决策具有重要意义。[方法/过程] 首先在给出评论可信度概念后对知识图谱进行赋权扩展，以领域常识、商品测评、和领域专家作为信息源运用带权知识建立刻画商品本质信息的带权知识图谱。然后，提取评论中包含商品本质信息的知识以及与商品本质信息相一致的特征观点对来构建评论的语义网。再以评论语义网作为载体计算商品评论的可信度并实施排序。[结果/结论] 本模型能够更准确地排序出可信的商品评论，方便消费者获取网购决策信息。
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