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随着电子信息产业的发展,人们的生活已经越来越离不开电子设备和互联网。各种各样的APP为了收集用户反馈,纷纷设置了评论业务。这......
随着我国电子商务平台迅速占领市场,人们对互联网的依赖越来越大,互联网对于人们的生活产生的影响也越来越大,在我国,网购已经是年......
作为Web2.0时代具有代表的社交平台,微博已经成为了一种主流的信息分享和交流的平台,微博营销也应运而生。微博营销是一种新型的网......
本文的重点研究对象是微博评论信息的倾向性分析,主要的研究内容是以新浪微博中的评论为研究对象并且对评论中的情感倾向进行研究......
电商行业正在蓬勃发展，人们越来越多地通过网络来购物，而淘宝网现有评价体系虽然有着简单明了，操作统计简便的特征，但是面对淘宝网巨大......
网络购物的兴起引起越来越多的学者进行有关网络消费信任的研究,本研究通过将网站类型设为因变量,将目前与购物有关网站划分为B to......
随着互联网技术的普及和现代电子商务的迅速发展,推荐系统得到广泛使用,但大多数推荐算法仍存在冷启动、可解释性差两大问题.本文......
［摘 要］网络购物的兴起引起越来越多的学者进行有关网络消费信任的研究,本研究通过将网站类型设为因变量,将目前与购物有关网站划分......
随着我国网络经济的快速发展以及网上购物市场需求规模的不断扩大，电商产品的满意度日益成为被关注的主要问题。在网络购物日益流行......
本文从用户相关、商家相关、商品相关和发布平台相关这4个构面出发,研究这4个构面的内在特性对在线商品评论信息的影响。在研究的......
随着Web2.0时代的到来,网民越来越倾向于在互联网上表达自己的观点,因此产生了大量的评论性信息。本文探讨各种媒体网络评论性信息......
随着全球电子商务的飞速发展,电商平台交易市场不断扩大。用户在电商购物平台进行的商品评论信息已经成为其他消费者购买各种商品......
随着互联网的不断发展,传统个性化推荐技术虽然可以满足了人们的一定需要,但由于项目空间上,用户评分数据对项目描述的模糊性,已经......
最近五年中国消费者尤其是年轻一代的消费者在购物方式上发生了一个翻天覆地的变化,这种变化完全颠覆了传统的购物方式,这种变化就......
在线信息如何影响消费者购买决策是酒店在线服务的一个关键问题.本文基于携程网1092家酒店网上预订数据,通过对数线性回归模型,分......
针对现有基于评论分析的推荐算法没有充分考虑个性化的问题,通过对评论进行主题分析,挖掘用户的喜好,分别建立基于用户和物品的个......
用户评分数据的稀疏性是影响协同推荐方法推荐质量的重要原因之一。传统基于项目聚类的协同过滤推荐方法虽然能够降低数据稀疏的影......
