面向在线评论的用户需求分析框架与实证研究——基于KANO模型

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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源.因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题.[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架.首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求.以手机评论数据为例对模型进行验证.[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现.实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考.[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况.
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[目的/意义]研究国外高校数据拥护者实践,为我国高校科研数据管理服务实践提供启示.[方法/过程]文章采用案例分析法和网络调查法.在分析数据拥护者计划产生背景的基础上,选取7所开展数据拥护者计划的高校,从数据拥护者的内涵和职责,角色和定位,以及项目构成要素对数据拥护者计划的基本情况等方面进行对比,并对数据拥护者社区的构成和运营管理进行分析,以了解高校数据拥护者计划的发展现状和特点.在研究国外高校数据拥护者计划的基础上,从学科针对性科研数据管理服务相关研究、数据政策支撑和高校科研数据管理服务实践等三个方面分析
[目的/意义]共享服务是科学数据价值实现的桥梁和媒介,良好的共享服务形式是科学数据价值充分发挥的必要条件.在全球范围科技竞争日趋激烈的情况下,探索契合我国国情、富有成效和具有国际竞争力的科学数据共享服务系统及其运行机制具有重要的意义.[方法/过程]从传播学的角度探究科学数据共享服务模式的类型及发展演化.依据科学数据共享发展的本质提出直接共享型、数据中心共享型、传统出版共享型和社区传播共享型4种共享服务模式,并探究这4种模式的优势与不足,阐述科学数据演化的过程和特征.[结果/结论]为我国科学数据共享服务的发
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目前译界对《政府工作报告》英译文用词特点研究颇多,但对其语法结构的研究偏少.本文探讨英译文中的语法现象和结构特点,重点讨论过去研究较少、很多译者尚未掌握的翻译方法,包括根据语义需要而使用不同的动词时态,添加衔接词以增加清晰度,前置定语的量化,并列结构的处理,从属结构的选择,主动与被动,信息的增补与删减,长句的切分,添加总结词等.如能深入挖掘出政府工作报告英译文使用的各种翻译技巧,有助于提高全国各下属部门和各地政府的文件英译质量.
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