机译:探索对在线用户评论“有用性”进行投票的决定因素:一种文本挖掘方法
Area of Information Systems and Quantitative Sciences, Rawls College of Business, Texas Tech University, Lubbock, TX 79409-2101, United States;
Department of Information System & Technology Management, School of Business, Funger Hall, Suite 515, The George Washington University, 2201 G Street, NW, Washington, DC 20052, United States;
Area of Information Systems and Quantitative Sciences, Rawls College of Business, Texas Tech University, Lubbock, TX 79409-2101, United States;
online user review; helpfulness; text mining; ordinal logistic regression; latent semantic analysis;
机译:负面情绪在顾客对用户评价网站上的酒店评价的感知帮助中的作用文本挖掘方法
机译:使用决策树探索在线用户评论的决定因素并预测其有用性
机译:在审查评论和评级中探索AIRBNB Green Users的偏好和可持续态度:文本挖掘方法
机译:调查对在线消费者评论的“有用性”进行投票的决定因素:一种文本挖掘方法
机译:预测产品评论的乐于助人:句子分类方法
机译:基于文本挖掘的在线技术社区中男女用户的差异
机译:在线书评的文本挖掘,用于书和用户的非平凡聚类