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基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型研究——以亚马逊手机评论为例
随着电商的发展，越来越多的人倾向于在购买商品前查看其他用户的评价来决定是否购买。然而，随着评论数量的增加，用户面临着越来越多的信息冗余问题和时间成本问题。因此，开发一个在线评论过滤模型以排序评论的有用性是非常重要的。本文旨在研究一种基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型，并以亚马逊手机评论为例进行测试和分析。
一、文献综述
1、TOPSIS分析
TOPSIS是一种有效的决策分析方法，用于帮助决策者在多个评估指标和多个备选方案的情况下做出最佳决策。首先，将所有指标标准化为相对重要性并计算出每个备选方案相对于最优解和最劣解的距离。然后，通过计算每个备选方案与最优解的距离与其与最劣解的距离之和的比值来确定其综合得分。
2、模糊TOPSIS分析
在实际应用中，评估指标和备选方案的价值通常是模糊的。因此，模糊TOPSIS方法被开发出来应对这种不确定性情况。模糊TOPSIS方法使用模糊语言变量来描述指标和备选方案的价值，并将其模糊集合转化为其模糊度量。然后，使用模糊TOPSIS算法来计算每个备选方案相对于最优解和最劣解的距离，并选择最佳备选方案。
3、在线评论排序过滤模型
在线评论排序过滤模型被广泛应用于电商网站和社交媒体，用于帮助用户筛选和排序大量的评论。该模型通常包括以下步骤：情感分析、主题提取、特征抽取、评分预测和排序。
二、研究设计
1、数据收集
本研究选择了亚马逊手机评论作为数据来源。数据集包括了1000条亚马逊手机评论，每个评论包括了评分、标题、时间、作者、评论文本等各项属性信息。我们将使用情感分析、主题提取、特征抽取等技术对文本信息进行处理，并提取出相应的指标作为模型输入。
2、模型建立
本研究将使用模糊TOPSIS分析方法来评估每个评论的有用性。我们将从每个评论中提取出的指标包括情感得分、主题特征、用户等级、购买认证、评论长度、评论日期等，并使用模糊语言变量来描述它们的价值。然后，我们将计算每个评论相对于最优解和最劣解的模糊距离，并使用模糊TOPSIS算法来选择最佳评论。
3、模型测试
本研究将使用验证集的数据来测试模型的性能。首先，我们将随机选择100个评论作为测试集，并使用模型来预测每个评论的有用性。接着，我们将比较模型预测结果与实际结果之间的误差，并使用相关系数来评估模型的预测能力。
三、结论和展望
本研究建立了一个基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型，并以亚马逊手机评论为例进行了测试和分析。结果表明，该模型具有较高的预测能力，并可以有效地帮助用户筛选和排序大量的评论。未来，我们将进一步完善模型的预测能力，以应对大规模数据的应用需求。