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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范炜昊 徐健
[目的/意义]用户痛点是用户购买决策、企业竞争策略的重要情报支撑。结合传统的情感分析过程,为用户痛点分析提供一个基于大规模数据分析的有效流程。[方法/过程]在情感分析基础上构建基于网络用户评论情感计算的产品用户痛点分析模型,从用户关注程度和用户情感两方面去测度用户痛点,提出用户痛点指数计算公式,对用户痛点进行量化分析,将结果可视化,并进行实证研究。[结果/结论]实验证明该模型抓住用户痛点的迫切程度和满足程度,用户痛点量化情况与实际用户评论较为吻合,并能在一定程度上克服传统用户评分的主观性偏差,具有一定的实
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢伟聪 徐健
[目的/意义]通过二分网络构建、投影和可视化,提升网络用户评论情感分析结果的可解析性。[方法/过程]构建"用户—产品特征"二分网络;结合二分网络投影与情感分析结果得到产品特征情感单顶点网络与用户单顶点网络,并分别进行中心性分析与平均聚类系数分析。[结果/结论]得到二分网络结构下特定产品的评论对象情感差异、产品间评论对象情感倾向比较以及产品特征组的共现与联系。提出一种二分网络视角下的情感分析方法,提升了网络用户评论挖掘的效果。[局限]研究对象的选取有待扩展到其他领域产品。
关键词：
二分网络 情感分析 网络用户 用户评论
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马松岳 许鑫
［目的／意义］鉴于网络用户评价已成为人们选择产品或服务时的重要参考指标，旨在了解打分评价和评论评价之间的关系，同时为仅有评论评价的网站提供符合潜在分值的排序和推荐功能。［方法／过程］通过抓取豆瓣电影的用户评价，使用ＲＯＳＴ ＥＡ工具进行情感分析得到评论评价的综合情绪值，将其与打分评价进行相关分析，并考虑评论文本的情感强度赋权对结果造成的差异，在此基础上通过回归分析构建回归模型并对其进行检验。［结果／结论］发现评论评价的综合情绪值与打分评价相关性较高，情感强度的赋权情况对结果影响不大，说明可以根据评论评价预测打分，据此给出相应的回归模型。
关键词：
情感分析 打分评价 评论评价 综合情绪
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
[期刊] 现代情报
[作者]
刘甲学 陶易
通过对用户的满意度影响因素的分析,能够帮助商家挖据用户需求、提升用户满意度、从而提高商品销量。本文使用商业智能软件Power BI对用户评论文本进行数据挖掘,通过提取评论数据中的质量、物流、尺码、价格、颜色等影响用户满意度影响的因素,利用情感分析法进行赋值,然后统计各影响因素的样本得分,识别出价格和质量是最重要的影响因素。
关键词：
评论数据 情感分析 用户满意度 影响因素
[期刊] 情报科学
[作者]
吴应良 黄媛 王选飞
【目的/意义】在电子商务服务中,用户评论对交易决策与用户行为的影响日益凸显,如何根据这一重要的在线语料数据集来正确判断用户的情感倾向,正确理解消费者行为与交易决策机制,是一个重要并需要深入研究的课题。【方法/过程】本文讨论了情感计算与用户评论的基本概念和内涵,提出了一个基于情感计算的在线中文用户评论研究与应用的分析框架,其次基于这一分析框架,系统地分析阐述了本领域的研究与发展现状。【结果/结论】指出未来需要关注的研究和发展方向,为未来的研究提供参考。
[期刊] 情报学报
[作者]
徐健 吴思洋
从情感分歧角度出发,为网络用户评论情感分析提供新的研究方法和视角。借鉴已有的5种差异度、离散度计算公式,融入情感元素,应用于情感分歧度计算场景,分别得到基于情感值差、标准差、变异系数、信息熵、情感分布概率的5种情感分歧度量化算法,并且基于情感的正负值特点,提出基于正负情感比值的情感分歧度量化方法。在网络用户评论情感分析的基础上,利用这6种情感分歧度量化算法对用户评论进行情感分歧度量化,并对各种情感分歧度算法量化结果进行对比分析。实验结果表明,情感分歧度量化算法可实现对网络用户评论情感分歧度的量化;不同分歧度量化算法在适用性和区分度等方面的特点存在差异。
关键词：
情感分析 情感分歧度 电影评论 量化算法
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
何跃 尹小佳 朱超
【目的】帮助企业实现精准营销,准确识别企业用户的群体特征。【方法】对微博文本进行情感分析,通过Ward聚类将微博发表者聚类成9类群体,并对微博用户进行影响力识别,从情感和影响力两个维度对各个用户群体进行分析,利用一种改进的客户价值矩阵方法辨别不同用户群体的特征。【结果】实验结果表明:9类用户群体对A手机品牌情感倾向存在较大的差异。A手机更受喜欢追赶时髦的女性群体以及从事IT行业的用户青睐,并且该群体影响力较大,能更有效地影响消费者购买该手机。【局限】在进行用户影响力识别时,仅考虑常用指标,未考虑用户微博被
[期刊] 图书情报工作
[作者]
肖璐 陈果 刘继云
［目的 ／意义］针对传统方法的不足，提出一种以用户评论为数据源的企业产品级竞争对手识别方法。［方法／过程］首先，根据企业分析维度确定候选竞争产品，进行相关评论文本采集；其次，利用信息抽取技术从本企业产品评论中抽取用户较为关注的产品特征；然后，基于情感分析技术设计特征情感权重算法；利用该算法对本企业产品特征进行优劣势分析，获取优势与劣势特征集，完成待分析产品向量空间表示与相似度计算；分析计算结果，挖掘出与本企业产品优势相似及劣势互补的候选竞争产品，并选择优势相似且劣势互补的产品为主要竞争对手，其他优势相似的产品为次要竞争对手。在实证部分，选择＂红米Ｎｏｔｅ＂手机为分析对象，以＂淘宝＂＂京东＂＂中．．．
[期刊] 软科学
[作者]
张璐 吴菲菲 黄鲁成
以小米手机产品改进过程为分析对象,以中关村在线网站作为信息源,通过对小米品牌三款旗舰手机在线用户评论信息进行中文分词、词频统计等处理,研究用户对产品各属性评论信息与产品改进之间的关系。研究发现:手机改进方向和程度与用户评论变化之间存在很强的关联性,公司可以根据前一款手机的评论信息决定后一款手机的改进内容,确定研发方向。实证结果表明:利用网络评论信息进行产品改进是可行的、有效的,借助网络挖掘工具获取网络评论信息是易于操作的。
关键词：
用户 网络评论 手机 产品改进 实证
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张红丽 刘济郢 杨斯楠 徐健
【目的】通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制。【方法】提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块。抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型。【结果】使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型。使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227。【局限】在数据样本量、情感特征提取
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
单晓红 张晓月 刘晓燕
[目的/意义]用户画像描述产品用户群体行为特征,为商家提供多方位的用户信息,使商家了解、认知用户,改进产品或服务,为精准营销带来可能。[方法/过程]以在线评论数据为基础,从用户信息属性、酒店信息属性和用户评价信息属性三个维度构建用户画像模型的概念模型,并采用Protégé工具建立本体来实现用户画像属性之间的关联,完成对酒店用户特征的完整刻画。[结果/结论]以携程网北京地区酒店的在线评论为例,从用户信息、酒店、评论3个维度进行可视化,构建用户画像,为酒店了解用户需求,开展精准营销提供决策依据。
关键词：
用户画像 本体 在线评论
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
李红柳 王兴元
在线用户评论已成为互联网时代下影响消费者行为的重要信息来源，但这种存在于虚拟环境中的信息如何满足消费者需求以为其创造价值并进而影响企业价格决策，学术界尚无相关的研究。首先确定了评论浏览者所追求的顾客价值维度，并通过实证方法验证了在线用户评论特征与各价值维度的关系。结果表明，评论数量、言论质量、评论效价对价值创造均有正向影响，而评论可信度对评论数量与价值创造之间的关系无显著影响，但对言论质量和评论效价与顾客价值之间的关系有弱负向影响。研究发现证实了虚拟环境下弱联系之间的这一在线口碑可以是顾客价值创造的新来源
[期刊] 情报学报
[作者]
郭宇 王晰巍 李师萌 王楠阿雪
在社会网络环境下,用户的评论信息可作为信息分析的重要数据源,评论信息中包括用户对产品、服务等多个方面的情感倾向,对用户情感的分析可以帮助企业、组织、机构了解产品或者服务的优缺点。本文从情感分析和用户影响力入手,构建了情感分析的用户影响力模型。利用八爪鱼采集软件获取同程旅游网中的评论信息,从数据预处理、词表的建构、用户情感分析和预测等方面对社交网络用户在线评论情感词进行分类和判断,以检验所构建模型的实际可用性。研究结果显示,所构建的模型可以帮助用户获取评论中的情感信息,模型对于正向和中性词汇的辨析效果高于负
关键词：
情感分析 在线评论 用户影响力
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
徐健
网络用户情感分析领域的研究为特定领域社会行为的预测提供了新的方法和工具。本文分析了基于情感分析进行预测的逻辑基础、典型预测方法、关键技术以及当前存在的问题和发展趋势。研究发现:研究基于网络用户情感分析预测社会活动趋势的方法在政治、财经等多个领域具备应用条件;典型预测方法可归纳为以情感分析结果作为辅助依据的预测方法和以情感分析结果作为主要依据的预测方法;预测过程涉及情感分析源的选择、预测时间提前量的确定以及情感词统计处理三个关键环节;当前研究还存在网络用户情感的代表性,待分析语料的全面和正确获取,以及网络用户情感的正确分析和统计等问题,有待深入研究。
关键词：
社会化媒体 网络用户 情感分析 预测方法
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