資料介紹
由于無法預知產品在線評論的文本內容是否對瀏覽者有用,大量的無用評論增加了潛在消費者的信息搜索成本,甚至降低了潛在消費者購買產品的可能性。為提高電子商務平臺的有用在線評論率,為撰寫評論者提供測試功能,建立在線評論有用程度預測模型。根據在線評論的文本特征,所提模型選擇在線評論的詞語數量、詞語的有用值、產品特征數量等3個特征,構建一個預測在線評論有用程度的模型,其中詞語的有用值是詞語區分在線評論有用程度的信息増益量,然后根據大量在線評論數據利用梯度下降算法解岀模型參數。實驗結果顯示,隨著詞語數量、詞語有用值、產品特征數量的増長,評論有用程度不斷提高。實驗中把在線評論分為一般、有用、非常有用3個程度,對于一般的在線評論,預測精確率為92.96%;對于“有用”在線評論,預測精確率為94.83%;對于“非常有用”在線評論,預測精確率為%。實驗對模型性能進行測試,得到平均精確率為85.05%,召回率為82.81%,F1值為83.72%,該結果驗證了所提模型預測在線評論有用程度的可行性。
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