Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2014, Vol. 30 Issue (4): 92-98     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2014.04.14
  应用实践 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
利用微博数据的产品评价方法研究——以“安卓系统”评价为例
李兵, 徐玮佳, 张婧璇
对外经济贸易大学信息学院 北京 100029
The Research of Products Evaluation Using Microblogging Data with “Android System” Evaluation as an Example
Li Bing, Xu Weijia, Zhang Jingxuan
School of Information Technology & Management, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China
全文: PDF (777 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

[目的] 分析电子商务中现有产品评价模式的不足,提出一种改进不足的产品评价新模式。[方法] 在国内最大的微博平台上,针对某一产品主题抽取1687条微博数据,并采用文本情感分类技术,对该样本数据集进行建模和分析。[结果] 分析面向产品主题的微博数据,对其蕴含的语义信息进行归纳总结,发现其同样具有产品整体评价功能。并由于微博数据生成的自发性,其分析结果更具有客观性。[局限] 更大规模样本数据的分析没有全面涉及,基于微博的动态产品评价研究没有涉及。[结论] 该模式可以在一定程度上克服原有互联网产品评价模式的弱点,从而吸引更多企业关注微博产品评价信息。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李兵
徐玮佳
张婧璇
关键词 微博情感分析众包产品评价    
Abstract

[Objective] Analyze the existing product evaluation models of electronic commerce, find their shortages, and propose a new model to improve these shortages. [Methods] Collect 1 687 microblogging data on a product from the largest microblogging platform in China. Analyze and build modeling on the sample data sets by text sentimental classification. [Results] Analyzing the microblogging data on a product and summarizing their inherent semantic information. The research find that they can be used to evaluate product characterisics. And these data is generated with spontaneous, so the results of the analysis are more objective. [Limitations] Analysis of a larger sample of data is not fully involved, also the evaluation of products based on dynamic microblogging data is not involved. [Conclusions] The analysis in the paper indicates that this model overcomes the weakness of original ones to a certain extent; accordingly, it attracts more companies' attention on microblogging product evaluation information.

Key wordsMicroblogging    Sentiment analysis    Crowdsourcing    Product evaluation
收稿日期: 2013-10-23      出版日期: 2014-05-19
:  TP391  
基金资助:

本文系北京市自然科学基金项目“基于多源信息融合的北京公共危机事件情境感知研究”(项目编号:9142014)的研究成果之一。

通讯作者: 李兵 E-mail:lb0501@126.com     E-mail: lb0501@126.com
作者简介: 作者贡献声明:李兵:提出研究思路,设计研究方案; 徐玮佳,张婧璇:数据采集和进行实验; 李兵,徐玮佳:论文起草;李兵:论文最终版本修订。
引用本文:   
李兵, 徐玮佳, 张婧璇. 利用微博数据的产品评价方法研究——以“安卓系统”评价为例[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(4): 92-98.
Li Bing, Xu Weijia, Zhang Jingxuan. The Research of Products Evaluation Using Microblogging Data with “Android System” Evaluation as an Example. New Technology of Library and Information Service, 2014, 30(4): 92-98.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2014.04.14      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2014/V30/I4/92

[1] 平亮,宗利永.基于社会网络中心性分析的微博信息传播研究——以Sina 微博为例[J].图书情报知识,2010(6):92-97.(Ping Liang,Zong Liyong.Research on Microblog Information Dissemination Based on SNA Centrality Analysis——A Case Study with Sina Microblog[J].Document,Information &Knowledge,2010(6) :92-97.)
[2] 杨璟.京东商城:自主经营式B2C的"领头狼"[J].创新时代,2011(8):40-42.(Yang Jing.Jingdong Mall:The Alpha of Independent Type[J].Innovation Time,2011(8):40-42.)
[3] 王静一.从淘宝网的竞争策略看C2C市场发展[J].商业时代,2006(14):70,78.(Wang Jingyi.The Analysis of C2C Market Future Development Based on the Competitive Strategy of Taobao[J].Commercial Times,2006(14):70,78.)
[4] 李维安,吴德胜,徐皓.网上交易中的声誉机制——来自淘宝网的证据[J].南开管理评论,2007,10(5):36-46.(Li Weian,Wu Desheng,Xu Hao.Reputation in China's Online Auction Market:Evidence from the Taobao Website[J].Nankai Business Review,2007,10(5):36-46.)
[5] Kotha S,Basu S.Amazon and eBay:Online Retailers as Market Makers[A].//The Market Makers:How Retailers are Reshaping the Global Economy[M].Oxford University Press,2011:155-177.
[6] 吕秀莹.浅析Web2.0环境下我国第三方点评网站的发展现状——以大众点评网和豆瓣网为例[J].东南大学学报:哲学社会科学版,2011,13(S1):87-92.(Lv Xiuying.A Basic Analysis of Development of Domestic Third Party Review Site in the Web 2.0——Based on Dianping and Douban Website[J].Journal of Southwest University:Philosophy and Social Science,2011,13(S1):87-92.)
[7] 谭婷婷,蔡淑琴,胡慕海.众包国外研究现状[J].武汉理工大学学报:信息与管理工程版,2011,33(2):263-266.(Tan Tingting,Cai Shuqin,Hu Muhai.Foreign Research Status of Crowdsourcing[J].Journal of Wuhan University of Technology:Information &Management Engineering,2011,33(2):263-266.)
[8] 张利斌,钟复平,涂慧.众包问题研究综述[J].科技进步与对策,2012,29(6):154-160.(Zhang Libin,Zhong Fuping,Tu Hui.A Research Review on Crowdsourcing[J].Science and Technology Progress and Policy,2012,29(6):154-160.)
[9] Pfeffer J,Zorbach T,Carley K M.Understanding Online Firestorms:Negative Word-of-Mouth Dynamics in Social Media Networks[J].Journal of Marketing Communications,2014,20 (1-2):117-128.
[10] Blazevic V,Hammedi W,Garnefeld I,et al.Beyond Traditional Word-of-Mouth:An Expanded Model of Customer-driven Influence[J].Journal of Service Management,2013,24(3):294-313.
[11] Meuter M L,McCabe D B,Curran J M.Electronic Word-of-Mouth Versus Interpersonal Word-of-Mouth:Are All Forms of Word-of-Mouth Equally Influential?[J].Services Marketing Quarterly,2013,34(3):240-256.
[12] Alexandrov A,Lilly B,Babakus E.The Effects of Social-and Self-motives on the Intentions to Share Positive and Negative Word of Mouth[J].Journal of the Academy of Marketing Science,2013,41(5):531-546.

[1] 钟佳娃,刘巍,王思丽,杨恒. 文本情感分析方法及应用综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 1-13.
[2] 刘彤,刘琛,倪维健. 多层次数据增强的半监督中文情感分析方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(5): 51-58.
[3] 王雨竹,谢珺,陈波,续欣莹. 基于跨模态上下文感知注意力的多模态情感分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(4): 49-59.
[4] 常城扬,王晓东,张胜磊. 基于深度学习方法对特定群体推特的动态政治情感极性分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(3): 121-131.
[5] 张梦瑶, 朱广丽, 张顺香, 张标. 基于情感分析的微博热点话题用户群体划分模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 43-49.
[6] 韩普, 张伟, 张展鹏, 王宇欣, 方浩宇. 基于特征融合和多通道的突发公共卫生事件微博情感分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 68-79.
[7] 赵宇翔,练靖雯. 数字人文视域下文化遗产众包研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 36-55.
[8] 吕华揆,刘政昊,钱宇星,洪旭东. 异质性财经新闻与股市关系研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(1): 99-111.
[9] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[10] 徐红霞,于倩倩,钱力. 基于主题模型和情感分析的话题交互数据观点对抗性分析 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 110-117.
[11] 邱尔丽,何鸿魏,易成岐,李慧颖. 基于字符级CNN技术的公共政策网民支持度研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 28-37.
[12] 姜霖,张麒麟. 基于引文细粒度情感量化的学术评价研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 129-138.
[13] 石磊,王毅,成颖,魏瑞斌. 自然语言处理中的注意力机制研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 1-14.
[14] 李铁军,颜端武,杨雄飞. 基于情感加权关联规则的微博推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 27-33.
[15] 沈卓,李艳. 基于PreLM-FT细粒度情感分析的餐饮业用户评论挖掘[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(4): 63-71.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn