作者:
原文服务方: 纺织导报       
摘要:
电子商务网站用户评论信息是生产商和销售商改进商品和服务的关键指标,也是未来购买相同产品客户的重要参考意见,具有重大的研究意义。本文针对服装类的网络商品提出了一种新的网络商品的评价机制,并对比当前购物商城评价方法与新评价方法的实验结果,从而证明了新机制更能够客观评价网络商品的优劣,更符合潜在用户对商品的认知需求。
推荐文章
融合用户和商品评论的双通道CNN推荐算法
CNN推荐算法
推荐系统
特征提取
文本矢量化
抽象特征映射
评分预测
基于商品特征的商品评论信息挖掘方法
商品评论
观点挖掘
情感计算
分水岭算法
基于商品评论的群体用户情感趋势预测研究
群体用户
商品评论
情感分析
时间序列
趋势预测
商品评论的信息量化方法与计算
信息量
商品评论
消费者
信息量化模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于用户评论信息的服装类商品评价机制研究
来源期刊 纺织导报 学科
关键词 电子商务 信息增益 绝对词频-倒排文档频率
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目 电子商务 Electronic Commerce
研究方向 页码范围 106-109
页数 4页 分类号 F724.6
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龙琼 北京服装学院商学院 12 18 3.0 3.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (10)
二级引证文献  (1)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
电子商务
信息增益
绝对词频-倒排文档频率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
纺织导报
双月刊
1003-3025
11-1714/TS
大16开
1983-01-01
中文
出版文献量(篇)
6682
总下载数(次)
0
总被引数(次)
19663
论文1v1指导