面向用户网购决策本质知识需求的评论选择模型研究  

作　　者：汪千松[1] 

机构地区：[1]安徽工程大学现代技术中心

出　　处：《电脑知识与技术》2019年第10X期279-280,283,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：教育部人文社科规划项目(13YJA630098);安徽省高校省级科学研究项目(KJ2012B022)

摘　　要：在线商品评论是用户网络购物的重要决策依据。然而,面对海量无序的评论信息,用户难以快速准确发掘满足购买决策知识需求的评论。对此,本文提出一种面向用户网购决策本质知识需求的评论选择模型。首先,在分析用户网购对评论拥有决策知识的需求基础上,引入商品特征概念树以描述用户对网购决策的本质知识。然后,依据评论内容如何关联商品特征,提出一种供给用户网购决策本质知识的评论选择模型。把评论中商品特征描述在商品特征概念树中的分布情况作为评论拥有用户网购决策本质知识的供给,给出了一种供给网购决策本质知识的商品评论的选择算法。最后,实例分析表明了该模型是有效的,可以满足用户网购时对网购决策本质知识的需求。

关 键 词：在线商品评论 特征概念树 本质知识需求 特征概念分布 

分 类 号：G202[文化科学—传播学]