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基于信息采纳视角的在线评论有用性排序研究
摘要
在线评论作为一种信息采纳的重要形式，对消费者的购买决策有着重要影响。然而，随着评论数量不断增多，消费者往往难以准确识别有用的评论。针对该问题，本论文基于信息采纳理论，对评论有用性进行分析、分类与排序，提出了基于评论文本和用户特征的有用性排序方法，并通过实验验证了该方法的有效性。
关键词：在线评论；信息采纳；有用性排序；评论文本；用户特征
Abstract
Onlinecomments,asanimportantformofinformationadoption,haveasignificantimpactonconsumers'purchasingdecisions.However,withtheincreasingnumberofcomments,consumersoftenfinditdifficulttoaccuratelyidentifyusefulcomments.Inresponsetothisproblem,basedonthetheoryofinformationadoption,thispaperanalyzes,classifiesandsortstheusefulnessofcomments,andproposesausefulnessrankingmethodbasedoncommenttextandusercharacteristics.Theeffectivenessofthismethodisverifiedthroughexperiments.
Keywords:Onlinecomments;Informationadoption;Usefulnessranking;Commenttext;Usercharacteristics
引言
随着互联网的不断发展，越来越多的消费者倾向于通过网络购买商品和服务。与此同时，消费者也越来越依赖所谓的“口碑”，即通过其他消费者的评价和推荐来作出购买决策。然而，随着在线评论数量的迅速增加，消费者往往难以准确识别有用的评论，从而影响了购买决策的精确性和效率。
为了解决这个问题，本文基于信息采纳理论，对评论有用性进行分析、分类与排序，并提出一种基于评论文本和用户特征的有用性排序方法。该方法通过考虑两方面因素，即评论内容的质量和评论者的可信度，来准确评价和排序在线评论的有用性。通过实验验证，本方法能够有效地提高消费者准确识别有用评论的正确率和效率，从而提高购买决策的准确性和效率。
一、有用性排序的相关工作
1.1在线评论的研究现状
随着互联网的不断发展，消费者越来越倾向于通过网络购买商品和服务。在这个过程中，在线评论成为了重要的信息来源。其中，大量的评论包含了消费者对商品和服务的评价、体验、建议等信息，对其他消费者的购买行为有着影响。因此，在线评论的研究逐渐成为了一个热门的话题。
研究表明，消费者倾向于先查看评价的星级评分，这是因为星级评分可以提供一个快速的评价结果。然而，星级评分不能提供足够的信息来支持消费者做出具体的购买决策。因此，在线评论的有用性成为了评价在线评论的重要指标之一。
1.2有用性排序的相关研究
对于在线评论的有用性排序，已有一些相关研究。其中，基于文本特征的方法是最常见的一种方法。该方法通常利用文本处理技术和机器学习技术，从评论的文本中提取特征，例如情感、关键词等，来计算评论的有用性。文本特征方法可以自动化地计算评论的有用性，处理效率高，但是对文本处理技术的要求较高。
另外，基于用户行为的方法也是评价在线评论有用性的一种常见方式。该方法通过考虑用户的行为、历史记录等因素，来评估用户的信任度和可信度，从而计算评论的有用性。用户行为方法较少依赖评论文本的处理，处理复杂度较低，但是需要消费者提供更多的个人信息和数据，存在较大的隐私风险。
综上所述，基于文本特征和用户行为的方法可以相互补充，提高在线评论有用性的评价效果。因此，本文提出了一种基于评论文本和用户特征的综合方法，具有较好的评价效果和综合性能。
二、信息采纳视角下的有用性分类和排序
2.1信息采纳理论
信息采纳是信息接受者基于信息源的特点和自身的情况，对信息进行接受、理解和应用的过程。信息采纳理论是对信息消费者如何接受和使用信息的一种理论。信息采纳理论分为五个阶段：注意阶段、理解阶段、试图采用阶段、采用阶段和确认阶段。
在信息采纳的过程中，有用性是一个重要的概念，表示一个信息是否能够对用户产生积极的影响。在线评论作为一种信息采纳的形式，可以通过有用性评价来帮助消费者进行购买决策。
2.2有用性分类和排序方法
基于信息采纳视角，可以将在线评论的有用性分为以下两类：
第一类是信息的表述质量，包括评论的语言表达、真实性、相关性等。这些因素直接影响消费者对在