【摘 要】
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依据信息采纳模型,从评论内容特征和评论者特征两方面考察影响在线评论效用的主要因素,构建了一个应用BP神经网络预测在线评论效用影响因素的模型UPBP。以亚马逊网站上商品的
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海金融学院信息管理学院,
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依据信息采纳模型,从评论内容特征和评论者特征两方面考察影响在线评论效用的主要因素,构建了一个应用BP神经网络预测在线评论效用影响因素的模型UPBP。以亚马逊网站上商品的中文评论数据对模型进行实证分析,结果表明,评论深度、评论者可信度、评论者等级和评论情感倾向等因素对在线评论的效用影响较强。通过实验对UPBP和已往研究常用的回归模型的预测准确度进行了比较,实验结果验证UPBP的预测准确度高于传统回归模型。本研究为电商企业管理在线评论提供了启示。
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