基于买家评论文本分析的C2C电子商务推荐信任研究

摘要

买家在线评论是顾客考核商家信任度的重要依据,对买家评论文本进行分析具有重要意义.为更加准确地分析评论信息内容,挖掘其真实推荐价值,可从评论文本分析着手构建新的信任推荐模型.一方面,针对好、中、差三类评论与所对应评论内容不匹配的现象,构建评论文本中心度因子和评论情感因子,同时综合考虑交易时间、金额等因素,引入反馈机制,建立一种全面客观的推荐模型;另一方面,结合算法编程对模型进行模拟仿真实现,有效挖掘评论的真实推荐价值,提高计算所得信任值对买家决策的参考价值和推荐的可靠性.根据该模型研究结果,为更好地帮助电商提高推荐信任度,帮助买家进行购买决策,对电商和在线平台而言,一定要在保障产品质量的同时,努力提高在线评论信息获取的便捷度和内容的可信度,提高推荐参考价值,确保用户信息与财务安全,增强买家信任感;对买家而言,一定要提高在线评论信息分辨能力,合理挖掘买家在线评论所体现的信息,科学判断电商平台信誉度,并由此形成更为理性的消费,更好地保障自身权益;对监管机构而言,一定要切实发挥监督管理职能,协同电商和消费者营造良好购物环境,确保电子商务健康有序发展.