【摘 要】
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首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整合了更多的变量信息,对文本的情感极性具有
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首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整合了更多的变量信息,对文本的情感极性具有更好的预测效果;但是LassoPCA模型对变量的解释能力较弱,尤其在解释变量维度较高的情况下,Lasso-PCA模型很难分析出解释变量对被解释变量的影响.其次,对Lasso-Logistic模型的变量选择结果进一步分析发现,特色菜、服务态度和环境以及＂美中不足＂之处是影响消费者情感极性的显著因素.
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