資料介紹
針對現有商品評論存在數量大、質量參差不齊、 可信度差,導致用戶難以快速獲取有效信息并制定高效的決策,而現有評論可信性評估主要考慮評論來源和投票形式的支持度等問題,提出了一種從評論內在質量角度實現評論可信度評估方法,即通過融合評論者等級、評論支持度和評論觀點一致性等實現評論可信性評估。首先基于規(guī)則庫和方法庫完成了評論數據的預處理;然后基于商品特征庫、通用詞典、情感詞典以及方法庫,完成了商品特征識別和特征值提取及標準化;最后基于建立的模型完成評論可信度評估。實驗結果驗證了該方法的可行性,該方法可以應用于其他電商平臺實現商品評論可信性自動評估。
電商平臺如Amazon.com、Taobao.com和JD.com等為消費者提供了分享其所購買商品質量及服務體驗的平臺,消費者可以瀏覽他人發(fā)表的評論并對評論進行有用性投票,評論管理系統(tǒng)可以根據評論發(fā)表時間、有用性和評論者級別等進行排序與展示。產品制造商、銷售商、消費者和其他利益相關人員通過遍歷評論獲取相關信息,進而實現商品質量評估與預測、客戶關系管理新產品研發(fā)等 在電子商務系統(tǒng)中,評論的價值嚴重依賴于評論質量.
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