【摘 要】
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【目的】针对中文网络平台在线评论,提出一种用于过滤用户评论的有用性排序和分类模型,辅助消费者做出购买决策。【方法】从在线评论情感语义的形式特征和内容特征两个方面,
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【目的】针对中文网络平台在线评论,提出一种用于过滤用户评论的有用性排序和分类模型,辅助消费者做出购买决策。【方法】从在线评论情感语义的形式特征和内容特征两个方面,提取影响在线评论有用性的6个指标属性进行量化计算,采用灰色加权关联度分析方法构建在线评论有用性评价体系,通过K-means聚类方法,构建过滤用户在线评论的有用性分类模型。【结果】以亚马逊电子商务平台的手机在线评论为例,通过计算召回率、准确率与F值,验证了本文在线评论有用性分类算法的有效性。实验结果表明本方法能够有效辨别在线评论有用性,尤其对极性评论具有很好的分类效果。【局限】样本、指标和电商平台的选择存在可扩展性。【结论】本方法具有较高的准确性和可靠性,能够较好地对在线评论有用性进行排序和分类。
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