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[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] 情报理论与实践
[作者]
姜霖 张麒麟
[目的/意义]随着社会化媒体的兴起,信息资源的数量呈现爆炸式增长,如何在海量的信息中帮助用户发现有用的知识成为亟须解决的问题。互联网上已经存在的各类用户评论信息中蕴含着大量的可再开发的知识资源,包括用户的个人信息、选择偏好和消费习惯等,有助于解决"信息过载"问题。[方法/过程]文章通过对豆瓣电影评论信息进行细粒度的情感分析进而有效地获取集体智慧,并且利用评论挖掘技术发掘用户的偏好,为用户选择产品提供更加有效的推荐策略。[结果/结论]实验表明,将大众智慧与个性化服务两者有机地结合起来,能够真实地反映出不同用
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周知 李名子 崔旭
[目的/意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容，文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法，对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究。[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征，并以信息熵作为信息量特征，以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验，验证研究假设。[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升，扩展了领域情感词典的实践应用场景。
[期刊] 企业经济
[作者]
任广乾 徐瑞
Web2.0时期,虚拟社区已成为人们不可或缺的社交渠道,但各虚拟社区的高流失率不容小视。本文选取豆瓣网为研究对象,从感知价值理论着手,探讨了感知要素对豆瓣网用户满意和用户忠诚产生的影响,对211份样本数据进行了实证检验。结果显示:豆瓣网用户感知效用及其平台机制感知、社交机制感知对用户满意和用户忠诚有显著正向影响;用户感知成本对用户满意、用户忠诚有显著负向影响;内容感知、知识拓展感知对用户满意有显著正向影响;除豆瓣网用户内容感知、知识拓展感知要素外,用户满意在豆瓣网用户感知要素对用户忠诚的影响中均发挥了中介作用。因此,本文认为虚拟社区管理者应重视用户经验交流,完善用户评价体系,提升用户满意度;应重点选择强化用户的社交机制感知和平台机制感知,以确保对用户满意度和忠诚度的培养机制创新取得良好的效果。
关键词：
感知价值 用户满意 用户忠诚 豆瓣网
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张云 茆意宏
文章收集分析豆瓣读书平台上用户行为数据,探析社会化阅读平台上的用户互动关系,结果表明:在现有社会化阅读平台上,用户参与阅读以及分享阅读体会的程度较高,但是用户之间双向互动的关系较弱,并且具有明显的单向性,平台基本没有社交功能。最后根据社会化阅读平台的现状及其功能定位提出了一些改进建议。
关键词：
用户关系 社会化阅读 书评 用户行为
[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] 图书馆论坛
[作者]
李田章
以暨南大学图书馆为依托,以整合豆瓣网图书封面为例,介绍Mashup模式的设计思路、实现过程和实现效果。实践表明,应用Mashup模式对OPAC资源整合之后,可以在检索的结果中实现无缝集成豆瓣网的图书封面、用户评论、超星电子图书、随书光盘等相关资源,为用户提供更为直观的、人性化的使用体验,从而有效地提升图书馆的服务水平。
关键词：
Mashup模式 OPAC整合 图书封面
[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] 图书馆杂志
[作者]
羌丽 张学莲 侯汉清
对豆瓣网图书的大众标注进行调查和分析,在此基础上结合实例,将豆瓣网图书的大众标注与传统的主题标引进行比较,借此剖析大众标注的优点与存在的缺陷,并有针对性地提出一些规范性意见和措施。最后展望豆瓣网在Web2.0时代下的发展前景。
[期刊] 管理评论
[作者]
赵宇晴 阮平南 刘晓燕 单晓红
用户满意度是产品价值实现程度的重要衡量标准,在线评论是用户需求表达的重要渠道。为准确把握市场需求,提升企业产品研发效率,提出一种基于在线评论数据获取用户需求信息并实现用户满意度评价的方法。首先使用基于模糊理论的Kano模型对在线评论中提取的用户需求进行分类,并与情感分析结合构建需求—满意度量化模型,实现了用户满意度定量评价。该方法基于用户需求类型的视角进行用户满意度评价,实现了客观的用户需求获取及需求实现程度的测量,并结合不同需求类型的特征和用户满意度情况确定产品研发和改进的优先级。最后以小米5手机为例验证了该方法的可行性和创新性。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
张骁鸣 常璐
互联网技术的发展和社交网络的流行催生了虚拟互动情境,这与戈夫曼的拟剧理论所处理的面对面互动情境有所不同。文章以豆瓣网"穷游"网络社区为例,从用户的个人主页、网络日志、互动信息和补充访谈中获取文字及图片材料,借助案例分析、内容分析法,探究了戈夫曼的拟剧理论在典型旅游网络社区情境中的适应情况。研究发现:第一,表演者与角色之间是否存在悬挂关系、是否有在场性牵制,是分析面对面互动与虚拟互动之差异的关键;第二,这一差异使得"前台""后台""剧班"等重要概念在虚拟情境下已不完全适用,该研究提出虚拟前台、虚拟后台、表演单位等概念对之加以重构;第三,网络虚拟屏障的存在极大程度地避免了由观众闯入后台而造成的表演崩溃。因此,网络社区中的自我呈现拥有更高的自由度",印象管理"技术得以发挥更多样化和强有力的效果。基于此,为维护旅游网络社区或一般网络社区健康积极的人际互动环境,文章建议网络社区管理者:鼓励或要求位于"表演者"角色位置的用户进行适当的真实自我披露;引导位于"观众"角色位置的用户采取更加公共化的人际互动方式。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 李重阳 程秀峰 翟姗姗
[目的 /意义]针对某些包含多级用户和多级资源的异质网络,在总结其各种异质模态的基础上提出一种多维度推荐框架MDRM,向目标用户进行好友和资源的推荐。[方法/过程]通过对用户、资源划分等级,在分析各种网络模态的基础上建立其异质关系;利用情感倾向分析得到二级用户——二级资源评分矩阵,借助协同过滤算法,实现同级用户和二级资源的推荐;基于异质关系,实现一级用户和一级资源的推荐,最终实现多维度推荐。[结果 /结论]在以豆瓣网数据作为数据集的实验中取得了较好的效果,说明MDRM模型适合某些异质网络资源的推荐。
关键词：
异质网络 多维度推荐 协同过滤 情感分析
[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] 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] 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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
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