基于知识采纳模型的在线评论有用性识别——以大众点评网为例

唐艺楠; 徐德华

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[目的/意义]旨在自动识别高质量的在线评论.[方法/过程]以大众点评网某商家2398条评论为样本,提取其评论文本特征和评论者特征,采用监督学习的方法进行评论质量识别.[结果/结论]5种质量分类算法中,GradientBoosting模型和AdaBoosting模型效果最好.这2种模型中,对分类结果贡献度最高的是评论词语总数,评论文本广度对评论有用性有正向影响;相对于消极情感值,积极情感值有更大的贡献度;评论者特征中,评论者的贡献值对评论有用性影响最大.

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来源
《情报探索》 |2017年第6期|8-14|共7页
作者
唐艺楠; 徐德华;
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作者单位

同济大学经济与管理学院上海 200092;

同济大学经济与管理学院上海 200092;

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正文语种 chi
中图分类 F713.365.2;
关键词
在线餐饮评论; 有用性; 评论文本特征; 评论者特征; 文本分类;

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