关于商品评论的综述类毕业论文文献包含哪些？

本文是为大家整理的关于商品评论的综述主题相关的10篇毕业论文文献，特此筛选出以下10篇期刊论文，为关于商品评论的综述选题相关人员撰写毕业论文提供参考。

1.【期刊论文】商品评论对消费者行为的影响研究

期刊：《中国商论》 | 2021 年第 002 期

摘要：随着大数据技术的应用使得企业更具有竞争力。本文基于亚马逊网站的商品数据,采用灰色关联分析、方差分析、动态回归模型,探究评论对消费者行为的影响机理。实证表明:具体的评论内容对消费者行为影响较大,同时,专业人士等易被信赖群体的评价对潜在顾客影响显著,已有的特定星级评定会引发后续相应的评论,因此企业要密切关注易被信赖群体和低星级评定。本文的模型为企业提供了一种快速、便捷的决策方法。

关键词：大数据；灰色关联分析；方差分析；动态回归模型；消费者行为

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_china-journal-commerce_thesis/0201282271873.html

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2.【期刊论文】基于MLP神经网络的商品评论情感分析

期刊：《电子制作》 | 2021 年第 012 期

摘要：本文研究商品评论的正负评价分类系统,目的在于分析社区网络中海量的商品评论信息,找出实际有用的信息并以正负评价作为分类.本研究使用结巴分词作为中文断词工具,并使用word2vec训练词向量模型及文本的特征提取,再使用PCA降低维度,最后使用MLP深度学习方法,进行评论的正负评价分类,在实验过程中尝试调整各项参数值进行多次训练,以训练出更有效的深度学习模型.

关键词：自然语言处理；深度学习；情绪分析；中文断词；词向量；特征提取

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_practical-electronics_thesis/0201290097780.html

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3.【期刊论文】基于Transformer模型的商品评论情感分析

期刊：《中文信息学报》 | 2021 年第 002 期

摘要：该文通过研究商品评论正、负向情感识别任务,基于Transformer模型,提出了一种结合多头自注意力层和卷积层的神经网络模型,其中多头自注意力层丰富了词语之间的关联关系,卷积操作进行特征的再提取和融合.通过和双向长期时记忆网络(bidirectional long short-term memory networks,BILSTM)、基于注意力机制的BILSTM网络、文本卷积神经网络(text convolutional neural networks,TEXTCNN)进行对比,实验证明,该文提出的模型在商品评论情感分类任务的最高准确率分别提高了4.12％、1.47％、1.36％,同时训练用时也大大缩减.

关键词：情感分析；多头自注意力机制；神经网络；商品评论

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-chinese-information-processing_thesis/0201288869683.html

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4.【期刊论文】在线用户商品评论信息挖掘方法的比较研究

期刊：《价值工程》 | 2021 年第 029 期

摘要：随着互联网的快速发展,网上交易的用户越来越多,大多数的电子商务网站都会为消费者提供相互交流的平台来发表其针对所购买商品的评论,针对于在线用户商品评论信息挖掘方法的研究也就成为当下的热点问题.本文对在线用户电商评论的特点以及分类进行了概括,总结了不同的商品评论信息挖掘方法的应用进展情况以及研究现状,并对其进行了比较研究.

关键词：在线用户；商品评论；信息挖掘

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_value-engineering_thesis/0201291171629.html

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5.【期刊论文】基于SOM-K-means算法的商品评论研究

期刊：《软件导刊》 | 2021 年第 010 期

摘要：为了更有效率地对商品评论聚类出相应的评价标签,运用SOM-K-means算法,对商品评论中的情感词进行聚类分析.该算法综合了SOM算法和K-means算法的优点,在聚类过程中减少了人工干预,具有较强的自适应性.实验结果显示,在数据量小于10000条时,SOM-K-means算法的平均运行时间为0.3s,而市场上主流的LDA算法平均运行时间为3.5s,SOM-K-means算法的平均运行效率是其12倍左右,这为追求效率和性能最佳的电商平台提供了一种新的聚类思路.

关键词：SOM；K-means；商品评论；情感词聚类

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_software-guide_thesis/0201290796511.html

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6.【期刊论文】基于自注意深度学习的商品评论情感分类

期刊：《软件导刊》 | 2021 年第 006 期

摘要：电子商务突飞猛进,网购成为人们消费必不可少的渠道.网络商品评论的情感极性是获取顾客对该种类商品反馈的最直接方式,商家可以通过分析评论获取顾客对所购商品的感受,为后续销售计划变更和产品改进及时作出决策.针对CNN只能提取局部特征、RNN易导致梯度消失与爆炸的问题,提出一个结合RNN变体-GRU与MSCNN的XL-GSAtMSC模型.研究表明,在商品评论情感分类任务中,该模型各项评价指标均达到了95％,比传统模型提升了10％,既克服了传统情感领域词典的不足,又不用人为提取特征,实验证明了该模型的可行性与实用性.

关键词：情感分类；商品评论；深度学习；循环神经网络；卷积神经网络

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_software-guide_thesis/0201290445232.html

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7.【期刊论文】基于Bi-GRU和双层注意力机制的商品评论情感分析

期刊：《广播电视网络》 | 2020 年第 002 期

摘要：本文针对现有商品评论情感分析模型均没有对商品评论文本进行细粒度划分的缺点,提出一种基于双向门控循环网络(Bi-GRU)和双层注意力机制的商品评论情感分类模型.该模型将商品评论文本划分成词级和句子级,通过Bi-GRU提取商品评论在词级和句子级的特征,同时在词级和句子级分别应用注意力机制对相应信息进行权重重分布,通过层级递进的方式获取到商品评论的情感倾向.实验结果表明,本研究提出的商品评论情感分析模型在评论数据集中取得了93.78％的准确率,相对于使用单层注意力机制的Bi-GRU提升了2.6％.

关键词：注意力机制；双向门控循环记忆网络；情感分析

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_detail_thesis/0201281597546.html

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8.【期刊论文】垃圾商品评论检测研究综述

期刊：《计算机工程与科学》 | 2018 年第 011 期

摘要：商品评论对消费者的购买意愿有明显导向作用,欺诈者可杜撰评论来过度褒奖或恶意贬低商品,以此来促进己方或是打击对方的商品销售,垃圾商品评论检测成为了一项迫切需要的技术.首先将相关研究分为以评论内部(文本特征)为中心和以评论外部(文本特征)为中心的两大类,然后分别综述它们在特征选择、学习方法上的研究进展,并介绍了垃圾商品评论检测领域的常用评论数据集,在此基础上,展望了该领域的热点研究方向.

关键词：垃圾商品评论；文本特征；行为特征；评论数据集

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_computer-engineering-science_thesis/0201271007294.html

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9.【期刊论文】信息视角下网络商品评论国内外研究综述

期刊：《现代情报》 | 2017 年第 007 期

摘要：网络商品评论对于消费者决策以及商家收集反馈信息有着非常重要的价值和现实意义,如何对现有文献进行梳理是深化网络商品评论的关键问题.对近年来发表的国际权威文献进行梳理,通过关键词聚类以"数据流"、"信息流"、"知识流"为主线,深入解析网络商品评论的研究进展,并提炼出网络商品评论研究的焦点和重心,归纳出"评论传播"、"评论挖掘"、"评论使用"、"评论评估"四个层面的研究单元,并提出未来可在弹幕评论、图片挖掘、协同购物、评估分类等领域展开更多的研究.

关键词：网络商品；在线商品评论；评论传播；评论挖掘；评论使用；评论评估；综述

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-modern-information_thesis/020121512524.html

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10.【期刊论文】互联网商品评论情感分析研究综述

期刊：《管理科学学报》 | 2010 年第 006 期

摘要：互联网评论情感分析是Web信息挖掘的一个新兴领域,近年来受到计算机科学、经济学、管理学等相关学科的广泛关注.目前,情感分析领域的研究主要集中在主观性内容识别、褒贬情感分类以及在线评论的经济价值挖掘等几个方面,大部分研究借鉴文本挖掘、信息检索、机器学习、自然语言处理、统计学等方面的技术和方法,也提出了一些针对评论情感分析的特定方法.对在线评论情感分析领域的研究现状与进展动态进行归纳和分析,重点论述现有研究采用的主要方法和关键技术,以及研究中存在的问题,最后提出了未来的研究方向.

关键词：情感分析；在线评论；主观性识别；褒贬分类；在线口碑效应

链接：https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-management-sciences-china_thesis/0201240798222.html

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