基于主题模型的半监督网络文本情感分类研究

针对网络评论文本的情感分类问题中存在的数据的不平衡性、无标记性和不规范性问题,提出一种基于主题的闽值调整的半监督学习模型,通过从非结构化文本中提取主题特征,对少量标注情感的文本训练分类器并优化指标调整闽值,达到识别用户评论的情感倾向的目的。仿真研究证明阈值调整的半监督模型对数据非平衡性和无标记性具有较强的适应能力。在实证研究中,对酒店评论文本数据构建的文本情感分类器显示该模型可以有效预测少数类评论样本的情感极性,证实了基于主题模型的闽值调整半监督网络评论文本情感分类模型在实际问题中的适用性与可行性。     

基于信息熵的轿车选型模型及应用

针对日前消费者所关注的轿车选型问题,设计包括动力性、经济性、安全可靠性、占用空间及环保性和美观舒适性五个方面的轿车车型评价体系及评价方法,应用信息熵方法确立各指标的权重值,并应用该模型对5款家用经济型轿车进行评价.评价结论为消费者进行轿车选型提供了理论及实际依据.     

一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法

在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。     

基于消费者多维度偏好的个性化评论排序方法研究

海量评论数据导致了信息过载,基于消费者的偏好对评论进行个性化排序尤为必要。本文考虑消费者多维偏好,即产品特征偏好、评论情感偏好和评论浏览数量偏好,提出了评论排序的消费者偏好满意度量化方法,将排序问题转化为最大化满意度的优化问题,鉴于问题的复杂度无法精确求解,提出了一个基于改进贪婪算法的近似求解算法。采用美团网酒店的评论数据进行实验,结果显示本文提出的算法与其他相关算法相比有效性显著提高,且具有较高的敏感度。研究结果对消费者提高决策效率,以及电商平台获取消费者偏好、改进评论系统,有着重要的现实指导意义。     

基于在线评论的多个竞争制造商和零售商的产品定价策略

在线评论作为一种产品信息传播载体,越来越受到网上电商及消费者的重视,并在很大程度上影响消费者的购买决策。本文在多个竞争性制造商为在线零售商提供可替代性产品并通过零售商销售给网络消费者的电子商务环境下,研究在线评论信息如何影响网络消费者购买决策及在线零售商和制造商的定价策略。以neo-Hoteling模型为基础,构建了依赖零售渠道在线评论的消费者选择模型,并通过模型求解定量分析了二级供应链结构分散系统下在线评论对多个竞争性制造商及零售商最优决策的影响。得到当制造商基于评论制定最优定价策略时,在线评论对市场竞争强度没有影响,但决定潜在市场大小;各产品的均衡批发价及销售价按一定的比例随评论揭示的该产品与其他产品质量均值之差(正或负)增加或减少,评论信息通常会使制造商因好评而获利,由于评论增加了不同产品需求的不对称性,零售商因而具有更大的调价空间,往往通过提高(降低)占据有利(不利)评论的产品价格获得更高的利润。     

基于网络结构特征的大规模虚假评论群组识别

目前识别虚假评论的方法主要基于评论内容的文本特征和评论者的行为特征,然而评论文本与评论者行为容易被伪造和模仿,且这两类方法只能对虚假评论逐个识别,本文考虑了虚假评论的网络结构特征,通过分析评论者的网络行为及评论者节点间的网络结构特征定义相邻节点多样性与自相似性,利用累积分布函数估计其概率并合成网络行为得分,以得分高的可疑产品为种子建立2-hop子图,筛选子图中高度相似的虚假评论候选群组,利用GroupStrainer、HDBSCAN等算法对其进行聚类合并,以发现隐藏的虚假评论群组。以亚马逊四类最畅销的产品数据集为样本进行实证分析的结果表明,文中提出的方法能够有效识别隐藏较深的大规模虚假评论群组,综合群组内容的统计特征分析发现,虚假评论群组对目标产品的攻击模式存在产品类别差异,虚假评论群组比真实评论者对目标产品具有更强的集中度,但同时也会利用其它非目标产品对自身进行伪装以弱化其可疑性。     

基于KNN和Bayes算法的组合分类器的垃圾评论识别研究

产品垃圾评论在一定程度上影响了评论信息的参考价值,本文旨在建立识别模型将垃圾评论从评论文本中剔除,保留真实的产品评论。首先,分析了产品评论的特点,从数据搜集、文本预处理、互信息检验、文本表示4个模块提取了14个特征。然后,利用高互补性建立了基于KNN和Bayes算法的组合分类器模型。最后,利用交叉验证对iPhone 6Plus的产品评论进行检验,得到评价指标分别为:正确识别率75.3%、召回率82.1%以及F1值77.5%.     

消费者分布不均匀条件下的具有网络外部性的Hotelling模型

将交通流量分配技术和无穷维变分方法相结合,采用无穷维变分不等式刻画网络产品水平差异的模型,研究了消费者分布不均匀时,具有网络外部性特征的企业进行价格竞争的两阶段完全信息动态博弈问题.得到了厂商价格竞争均衡的存在性条件,分析了产品的网络外部性特征及单位运输成本对两个厂商竞争均衡情况的影响.     

基于在线评论和前景效用的商品等级评价及选择方法

商品属性或特征的在线评论对消费者选择商品产生重要影响,现有方法尚未关注商品级别和消费者的有限理性问题。为此,本文提出在线评论中基于前景理论的商品选择方法。首先,描述了依据在线评论的商品选择问题;然后,定义商品关于属性值级别隶属度,进而计算级别正理想点和负理想点;其次,以正理想点和负理想点为参考点,计算各个商品的前景综合级别特征值,据此提出基于二元语义的商品等级评价与选择方法。最后,通过一个商品选择案例说明该方法的有效性和合理性。     

考虑无缺陷退货的在线商品信息发布策略

消费者网络购物面临的不确定性往往导致非质量原因的退货。合理发布产品信息,并提供退货保障,是网络零售商促进消费者购买和提高利润的有效策略。基于消费者效用理论和博弈论,构建了产品信息影响消费者购买和退货模型,研究了零售商在垄断和竞争情形下的产品信息发布决策问题,发现垄断性零售商的最优信息发布策略和竞争性零售商在发布产品信息量和信息内容方面的均衡策略均取决于产品价值和退货成本特征,提出了不同市场结构下基于产品特征的在线商品信息发布策略。     

基于LDA主题模型的网络舆情研究

基于天涯杂谈2015年全年帖子,对其标题进行文本挖掘,通过LDA主题模型分类,计算主题比率.再通过对帖子的点击量,回复量,回复点击比,持续热度各前100的帖子进行词频统计,得到上述4个指标的TOP100热帖.进一步,对比分析了TOP100热帖的主题比率与全部帖子的主题比率.文章的研究结果可以捕捉到2015年天涯网友的热点关注方向,结合情感分析技术,研究结果清晰地勾勒出天涯杂谈版块的网络舆情方向和网民态度.     

考虑情感的三策略囚徒困境博弈模型与合作演化

基于社会比较情境下强者和弱者之间产生的同情、欺凌、漠然、尊敬、嫉妒和畏惧等6种情感,建立个体情感特征的定量表达方法。考虑情感驱动的三策略囚徒困境博弈模型,设计了6种情感与合作、背叛及孤独3个博弈策略之间的对应关系和定量表达机制。采用二维格子网络、随机网络和无标度网络等三种网络模型进行演化博弈仿真分析。结果显示:较大的背叛成功诱惑促进了采取背叛策略的情感类型发展演化和繁荣稳定,系统的最终演化状态都体现出程度不同的负性情感特征;空间网络结构对情感类型和合作行为的演化存在重要影响,无标度网络结构能够导致具有一定良性特征的情感类型演化稳定,并带来较高的合作水平;从社会比较及由此产生的对比效应和同化效应的角度,对三种网络下不同的情感演化状态进行了相应阐释。     

基于网络客户评论的产品口碑排序方法

电子商务时代,产品的网络口碑已成为消费者做购买决策的重要参考依据。本文利用客户评论信息,依据产品的评分及产品之间的对比投票数据,提出了一个新的产品口碑排序方法。首先利用产品两两间的对比投票计算各自的相对口碑,再采用贝叶斯平均方法修正原始客户评分,然后将二者结合得到产品的总口碑,进而对产品的网络口碑进行排序。实验数据采自第三方点评网站中的产品对比投票数据,实验结果表明本文提出的产品口碑排序方法具有较高的支持度,且与产品销量排序的相关性也很高。     

考虑在线评论的产品免费试用策略

商家提供产品免费试用,要求试用者对产品质量进行在线评论,消费者基于在线评论进行购买决策。免费试用者数量越多,在线评论数量越多,消费者对在线评论越信任。考虑在线评论和产品生产成本,研究商家的产品免费试用策略及其对利润的影响。研究发现,虽然商家承受免费试用的产品生产成本损失,但是免费试用产生的在线评论可以使商家更好地按照产品质量制定价格,因此当产品生产成本较低时,提供免费试用可以提高商家利润。产品生产成本提高,商家的最优免费试用数量减少。产品质量不确定性越大或失配距离单位成本越低,免费试用给商家带来的收益越高。     

基于线上评论的生鲜产品供应链定价策略

随着网络购物的普及,线上评论对消费者的购买决策发挥着越来越重要的作用,零售商和制造商可以利用这些评论调整、优化生产流程。本文基于消费者效用理论,构建了由一个零售商和一个制造商组成的生鲜产品供应链定价决策模型,研究了三种决策模式下生鲜产品零售价、利润和保鲜努力水平的差异。研究发现:集中决策下生鲜产品的最优零售价最低、利润最高;随着运输时间增加,保鲜努力水平和新鲜度均呈现下降趋势;当成本分担系数较高时,在成本分担和收益共享的分散决策模式下,保鲜努力最优水平高于集中决策模式下保鲜努力最优水平。     

基于策略型消费者购买习惯的产品动态定价决策研究

消费者具有浏览销量和评论的购买习惯.为分析此购买习惯对零售商定价的影响,以策略型消费者为研究对象,建立了受产品价格、销量与评论内容影响的效用函数,并构建了策略型消费者和零售商的两阶段博弈模型.同时,基于消费者购买习惯对零售商公布和调整价格的两种策略进行博弈和比较分析.结论表明,消费者通过浏览评论信息对产品质量的感知达到一定程度时,购买习惯改变了零售商总是降价的定价策略;零售商在公布价格策略中产品定价和收益高于调整价格策略;当消费者较具有耐心且对产品质量感知显著时,能提高消费者需求.研究结果对零售商的定价决策具有指导意义.     

航空公司微博评论的意见信息抽取研究——以国航、南航和东航为例

如今越来越多的乘客选择乘坐舒适快捷的飞机出行,中国航空运输需求因此逐年增长,航空公司在获得更多盈利空间的同时也面临激烈的竞争.对航空公司的用户评论进行意见信息抽取,不仅可用于航空公司改进服务质量和用户体验,还可为用户选择满意的航空公司提供参考.文章首次以新浪微博平台上航空公司的用户评论为基础数据,利用条件随机场进行意见信息抽取.在有关研究中,专家学者大多凭借以往知识的了解对特征对象和特征词进行人工标注,鲜少分析用户在本评论语料中的关注点.因此,文章创新性地在人工标注前首先利用TF-IDF算法进行关键词提取,找到本评论语料中用户的关注点,最后以超过93%的F平均值证明模型的有效性,为后续的研究提供了新方向.     

在线评论影响消费者购买意愿的实证研究

以服装类产品为研究对象,采用眼动追踪技术,开展2评论类型(属性/体验)×2认知闭合需要(高/低)的组间实验,通过分析注视时间、注视点数、回视次数、购买意愿的实验数据,以便探究在线评论对消费者购买决策的影响机制.研究发现:与属性型评论相比,消费者对体验型评论的注视时间更短,注视点数更少,回视次数也更少,购买意愿却更大;与低认知闭合需要个体相比,高认知闭合需要个体的注视时间更短,注视点数更少,回视次数也更少,购买意愿却更大;并且评论类型与个体认知闭合需要之间在消费者购买决策过程中存在交互效应.研究结果揭示了服装类产品在线评论影响消费者购买决策的过程及行为机制.     

一种基于语义关系与条件随机场模型的电子商务情感评价单元识别方法

为了解决海量电商评价信息中每个评价对象的情感倾向性和评价对象与评价词不匹配问题,提出一种结合句法关系与语义关系的多粒度条件随机场模型抽取评价单元方法SSMCRFs (syntactic semantic and multi-grained conditional random fields,SSMCRFs).首先,爬取京东商城的评论数据为基础数据,将评论文本进行句法关系,语义关系等处理;然后,使用TF-IDF算法对预处理后的数据集进行统计分析,以确定用户的关注度;最后,使用条件随机场模型进行评价单元识别.实验结果表明,SSMCRFs在识别评价单元上准确率达到92.92%,召回率达到93.25%,F值达到93.08%.相对于马晓君等(2017)的方法,SSMCRFs方法在准确率,召回率,F值上均有较大的提高.     

消费者信心指数与CPI分类指数的动态分析

针对消费者信心指数(CCI)与CPI、CPI分类指数构建了长期自回归分布滞后模型和短期误差修正模型.实证结果表明,一方面,CCI和CPI、各个CPI分类指数之间不仅存在时滞性的长期均衡关系,而且存在短期调整特征.另一方面,CPI和CPI分类指数与CCI的动态特征存在显著差异.因此,在分析CCI对价格预测作用时,在关注CPI和CPI分类指数的同时,也需要关注CCI与CPI分类指数的长期均衡和短期调整的时滞性,以便更好地发挥CCI预测经济走势的先行指标功能.