【摘 要】
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[目的/意义]从海量的购物评价筛选出高效用的评论文本,既能为潜在用户的购买决策提供有价值的参考,也能为电子商务经营者提供巨大的商业价值。[方法/过程]通过量化在线评论的
【机 构】
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南京大学信息管理学院,江苏省数据工程与知识服务重点实验室,江苏省地质调查研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究”(项目编号:71503121);南京大学“十三五”实验教学改革研究重点课题“大数据环境下面向学科竞赛的创新能力培养”(项目编号:SY201919)
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[目的/意义]从海量的购物评价筛选出高效用的评论文本,既能为潜在用户的购买决策提供有价值的参考,也能为电子商务经营者提供巨大的商业价值。[方法/过程]通过量化在线评论的有用性指标,以模糊层次分析法确定属性权重,依据灰色关联分析法进行在线评论有用性排序,并基于有用性过滤评论,探究在线评论对销售绩效的影响。[结果/结论]差评的各项指标相比好评来说具有明显优势,有用性更高。评论总数、评论时效性显著促进产品销售。情感倾向对搜索型商品的销量的影响并不显著。
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