内容简介
本书的主要内容包括：（1） 基于异构评论数据的产品排序方法。本
书提出了一种可集成多种异构评论数据（包括数字评级、文本评论和对
比投票） 的产品网络口碑挖掘方法，并基于网络口碑的挖掘结果对产品
排序，该方法提高了产品排序结果的准确性。此外，本书还设计了产品
排序系统的实现框架并开发了原型系统，展示了该方法在实际应用中的
可操作性，为辅助商家及消费者快速且准确地制定决策提供了一个可视
化的途径。（2） 产品的评论密度及其变化趋势。考虑到较大的评论数量
是获得可靠产品排序结果的保障，本书基于构建的评论数量与购买数量
的关系模型，对已购产品的评论密度状况进行了细致的研究，给出了不
同产品的评论密度情况。（3） 价格对评论数量的影响作用。为发现产品
价格变化对消费者评论行为的影响作用，本书利用数据解析方法，建立
了产品零售价格与评论数量和评论效价的关系模型。这些发现为商家通
过价格调整机制改变消费者评论行为提供了客观依据。更多的消费者所
撰写的评论是获得可靠产品排序的数据基础。
章节目录
1 绪论／1
1.1 研究背景／1
1.2 研究对象及关键概念界定／4
1.3 问题提出与研究意义／9
1.4 研究内容和本书章节安排／12
2 文献综述／16
2.1 基于评论数据的产品网络口碑量化方法研究／16
2.2 产品的评论密度研究／21
2.3 相关因素对评论行为的影响研究／25
2.4 研究现状总结／28
3 排序方法：基于异构评论数据的产品排序方法／30
3.1 异构评论数据问题描述／30
3.2 研究框架和信息挖掘／32
3.3 基于图模型的异构信息集成／36
3.4 实验及结果分析／41
3.5 本章小结／56
4 排序数据：产品的评论密度研究／58
4.1 问题描述／58
4.2 研究思路和方法／59
4.3 实验及结果分析／63
4.4 关系模型选择／73
4.5 本章小结／74
5 排序数据：产品价格与评论的关系研究／76
5.1 问题描述／76
5.2 研究思路和方法／78
5.3 实验及结果分析／81
5.4 讨论／99
5.5 本章小结／102
6 结论与展望／103
6.1 结论／103
6.2 创新点／105
6.3 展望／107
主要参考文献／108
索引／123
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