网络评论

摘要： 近年来,主管部门和相关企业对景区与酒店等旅游目的地的"美誉度"越来越重视。旅游目的地的评价好坏也成为关注的焦点。文章正是对景区和酒店的网上评论进行分析,运用"模糊综合评价法"对各景区及酒店的服务、位置、设施、卫生、性价比五个方面建立"结合总体情感倾向的打分模型"计算评分,然后将计算的评分与实际得分进行比较,得到均方偏差:景区为0.177,酒店为0.077,预测的平均误差小于5%。文章建立的模型预测分数与原始数据评分高度一致,有较好的准确性和客观性,可用于帮助酒店、景区的经营者来发现用户的痛点;也可用于帮助主管部门发现运营场所存在的问题。

摘要： 相声小品、情景喜剧、网络段子、土味视频,以及比说话好使的表情包、比段子好笑的新闻盘点、网络评论区的金句留言,还有黄渤等幽默大师的名场面,都能让人笑不停。你在故纸堆里也能找出一大堆"欢乐喜剧人",他们编《笑府》《笑倒》《笑得好》,编《笑林广记》……幽默无处不在。不管你是有意还是无意,总会被笑点砸中。在生活中追求快乐,是每个人的权利。快乐是一种温暖的魔法,它带给我们好心情,也将这种美好传递给身边的人。

摘要： 为探讨网络评论对"国足"形象感知的影响,本研究在参与者阅读有关国足的真实新闻报道和虚拟网络评论后,进行参与者对国足了解程度测试、国足形象感知测试。结果显示:(1)评论越正向,参与者对国足的形象感知越积极;(2)对国足越了解,参与者对国足的形象感知越积极;(3)在网络评论影响国足形象感知的关系中,参与者对国足的了解程度起到调节作用,即当参与者对国足的了解程度较高时,无论评论方向如何,其对于国足的形象感知都处于较高水平,但如果对国足的了解程度下降,当网络评论方向从正向转为负向时,其对于国足的形象感知也会随之降低。本研究提示,网络评论对"国足"形象感知的影响受到了解程度的调节,因此构建有利于我国体育事业和社会发展的网络舆论环境,需要新闻媒体、网民和体育赛事观众、体育团队和运动员等多方的共同努力。

摘要： 本文从新媒体时代网络评论与传统新闻评论的不同点出发,以《工人日报e网评》为研究对象,进行实证研究,试图分析主流媒体以新媒体平台为载体打造出的评论栏目在标题制作上的特征,并找出其中存在的不足,提出建议。

摘要： 基于信息生成主体差异视角,论文聚焦对潜在消费者影响最大的两类在线产品评论——消费者在线产品评论和第三方在线产品评论,对二者内涵、维度和前因后果等方面的理论研究进行梳理和分析,并对未来研究的方向和趋势进行了探讨。

摘要： 城市民宿通常没有得天独厚的自然山水和优质的空气来吸引游客,因此游客多关注民宿的内部服务,这种内部服务体现了民宿的行为文化。以绍兴百草静舍民宿为例,根据携程网站的游客评论,综合运用ROST CM6内容挖掘系统、NetDraw、UCINET6软件进行高频词的社会网络和语义网络分析。从游客感知的重点对象出发,结合城市民宿旅游行为文化定义,将这些高频词进行维度归类。最后从停车收费规定、展现精神理念、表现良好社会风俗、体现良好的职业道德、表现良好的行为伦理理念等方面提出了相应的发展建议,为推进城市民宿旅游,展现良好的旅游行为文化提供理论依据。

摘要： 以“蚂蚁金服”事件网络评论为样本,借鉴生命周期理论划分评论发展阶段,运用词云图与语义网络进行文本特征可视化和关联分析,并基于LDA模型和语义情感分析考察各阶段评论主题演进趋势和特征,从而挖掘事件的互联网金融监管蕴意。研究表明:相关评论主题在不同阶段各有侧重,但总体呈现逐步细化、深入的特征;“平台垄断”“数据保护”主题最为突出;监管参与者范围扩大成为主要关注点;爆发和平息阶段的评论感情倾向变化较大。为此,互联网金融监管应注重平台防垄断、用户数据保护及多主体协同监管,重点关注爆发与平息阶段的互联网金融舆情引导。

摘要： 通过互联网广泛搜集整理主流OTA上关于池州杏花村文化旅游区的游客评论,运用文本分析软件对游客的网络评论进行分析,从认知形象、情感形象、综合形象三个角度诠释游客对杏花村文化旅游区的形象认知,得出的结论为:游客对于杏花村文化旅游区的地理环境、主要特色、游览环境和旅游服务等认知是清晰且正面的,游客总体来说对景区的旅游满意,但是满意程度不高。鉴于此,从文化定位、旅游项目、网络营销、门票价格等方面提出相关的改进意见,以期提升杏花村的旅游形象,增强网络口碑,为池州市杏花村文化旅游区的旅游发展路径提供决策支持。

摘要： 刘海明,1967年生,中国传媒大学新闻学博士,现任重庆大学新闻学院教授、博士生导师,重庆大学传媒伦理与法规研究中心主任、广播电视学专业负责人、融媒体实验中心执行主任,兼任中国新闻史学会媒介法规与伦理研究委员会常务理事、河南财经政法大学马克思主义学院特聘教授、重庆日报报业集团传媒研究院学术顾问、楚天网络评论研究院专家顾问。

摘要： 基于游客网络评论数据,采用内容分析法,从游客体验视角研究芜湖市夜间旅游目的地的形象。结果表明:(1)游客对芜湖市夜间旅游目的地的感知形象是由旅游景观形象、旅游景区空间环境形象、旅游服务形象以及旅游体验认知形象这4个维度构成的。(2)方特夜场已成为芜湖市夜间旅游的核心吸引物,游客来此游玩的时间主要集中在暑假,并以亲子家庭游为主。(3)游客对芜湖市夜间旅游目的地形象的感知是偏向积极情感的,游客的不满来自项目排队时间、景区闭园时间及门票价格等方面。

摘要： 文章以海南为例研究海洋经济中的国际邮轮旅游体验,以携程网络评论为数据来源,以扎根理论为研究方法,最终构建"国际邮轮旅游体验的探索性理论模型",并得出结论:①编码提取出国际邮轮旅游体验52个初始范畴,进一步归纳为8个主范畴,分别为环境体验、感官体验、身体体验、保障体验、共享体验、互动体验、情感体验和思想体验;②游客在国际邮轮旅游中存在符合自身需求的旅游体验需求;③情感体验是游客在国际邮轮旅游中发生最多的体验;④思想体验是国际邮轮旅游体验中可以到达的最高境界,也是区别于其他旅游方式的最独特的旅游体验.

摘要： 网络评论是游客潜意识里对目的地的消费偏好、旅游需求等内在感知的外部投射,对研究旅游行为及旅游偏好具有重要意义.文章基于ROST中文词频统计软件,选取新疆著名的火焰山景区为案例地,以携程、马蜂窝旅游网站作为信息获取渠道,通过对景区的网络评论实证分析,挖掘旅游感知实质及游客行为特征和偏好,以目的地和旅游者为主体识别出景区发展现状,并从开发旅游项目、细化景区管理、优化交通条件和创新营销模式四个角度提出发展建议.

摘要： 以小米手机产品改进过程为分析对象,选择"中关村在线"网站作为信息源,通过对小米品牌三款旗舰手机在线用户评论信息进行中文分词、词频统计等处理,研究用户对产品各属性评论信息与产品改进之间的关系.研究发现:手机改进方向和程度与用户评论变化之间存在很强的关联性,公司可以根据前一款手机的评论信息决定后一款手机的改进内容,确定研发方向.实证结果表明:利用网络评论信息进行产品改进是可行的、有效的,借助网络挖掘工具获取网络评论信息是易于操作的.研究结果为企业提供了一种面向用户研发、改进产品的渠道,真正使用户的评论成为企业产品改进的创新来源.

摘要： 本研究基于解释水平理论，考察了网络评论信息类型和购买可行性间的匹配关系是否会增强信息的影响效果。实验一和实验二采用2（购买可行性：高/低）×2（评论信息类型：体现实用性/认同性利益）混合设计，检验不同类型评论信息，对购买可行性高和低的消费者产品评价的影响是否存在差异。实验三采用2（社会距离）×2（购买可行性）×2（评论信息类型）被试间设计，用于检验社会距离是否会调节购买可行性和评论信息类型间匹配性关系。结果表明：（1）购买可行性高的消费者对产品的评价更容易受到体现实用性利益的网络评论信息的影响，购买可行性低的消费者对产品的评价更容易受到体现认同性利益的网络评论信息的影响；（2）社会距离会调节这种匹配关系，在与评论者社会距离远的条件下，消费者更容易受到体现认同性利益的网络评论信息的影响，而在社会距离近的条件下，不同类型网络评论信息的影响趋于一致。

摘要： 由于近来网络评论对于产品销售越发的重要,公司便开始尝试操纵网络评论来影响顾客对于产品的感知与判断.本文主要将信息操纵理论延展到网络环境,并且以其与知识说服作为理论背景,研究不同评论操纵策略对于消费者感知的道德性,欺骗性的影响,与对产品购买意愿的潜在负面影响.

摘要： 网络群体性事件产生于互联网时代，经济转型、矛盾凸显的社会大背景加剧了它在我国的发生频率。站在唯物辩证主义的视角会发现网络群体性事件其实是一个有着正反两方面效应的事物，不能厚此薄彼，全面把握才是明智之举。对其负面影响，从政府、媒体、公众三个方面入手提出消解措施：政府方面，在思想意识上要改变过度解读网络群体性事件负面效应的定式思维，在制度设计上建议设立网络舆情监督机制、专家发言人制度、构建网络评论队伍、建立社会心理疏导机制：媒体方面一是要加强主流媒体的舆论强势引导作用，二是注意媒体报道的角度与措辞；公众方面要加强公众综合素质的培养，特别是道德素质和法律素质。

摘要： 随着近几年web的盛行，网络评论的情感倾向分析引起了人们极大的兴趣。如何有效的提取其中的主观信息并进行情感的分析，成为一个热门的研究话题。在情感倾向分析的第一步是能够有效识别文本中的主观性信息。本文先分别采用主观线索和主观模式的方法来提取主观句子，最后采用两者相结合的方法来提取主观句子。并针对相同测试语料，对这三种方法进行对比。实验表明，我们采用的主观线索与主观模式相结合的方法是合理有效的。

摘要： 目的：通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制. 方法：提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块.抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型. 结果：使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型.使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227. 局限：在数据样本量、情感特征提取精度、模型普适性验证等方面有待进一步提升. 结论：该模型能够依据用户评论对评分进行有效预测,在网络水军探测方面也能发挥一定的作用.

摘要： 目的：通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制. 方法：提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块.抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型. 结果：使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型.使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227. 局限：在数据样本量、情感特征提取精度、模型普适性验证等方面有待进一步提升. 结论：该模型能够依据用户评论对评分进行有效预测,在网络水军探测方面也能发挥一定的作用.

摘要： 目的：通过网络用户评论,为评论网站构建有效的评分预测机制. 方法：提出基于网络用户评论的评分预测模型,该模型包括4个模块:网络用户评论获取模块、预测变量获取模块、预测分析模块以及预测结果评价模块.抓取30部不同类型的电影评论数据,27部用于构建模型,3部用于检验模型. 结果：使用逐步回归方法筛选出变量:参与评分人数、参与评论人数、想要观看人数和电影正向评论情感均值,构建评分预测模型.使用3部电影验证,预测评分与IMDb评分相差最大值为0.0644,最小值为0.0227. 局限：在数据样本量、情感特征提取精度、模型普适性验证等方面有待进一步提升. 结论：该模型能够依据用户评论对评分进行有效预测,在网络水军探测方面也能发挥一定的作用.

摘要： 本发明公开了一种结合评论关系网络图的微博垃圾评论识别方法，解决现有微博垃圾评论识别研究中整体识别率低、正常/垃圾评论误判率高的问题。其基本思路如下：首先将与评论相关的主体以及主体之间的关系抽取出来，建立评论关系网络图模型；其次使用Lucence全文搜索引擎为爬取到的博文语料库集创建索引并提供全文搜索功能；然后采用文本相关度模型代替传统的文本相似度计算模型得到评论与原博文的相关度，能够在传统朴素贝叶斯的基础上不仅从评论文本与原博文相关角度，对单纯基于文本概率统计模型的垃圾评论识别方法进行改进优化，同时引进了由垃圾评论特征包括是否包含垃圾连续数字、是否字重复率高于一定阙值等构成的评论布尔向量。

摘要： 本发明提供一种评论信息分析系统等。该系统等具备：行为信息获取部(103)，获取表示所述社区网站上的用户行为的行为信息；用户确定部(104)，从社区网站的用户中确定出由行为信息所示出的行为发生了变化的用户；评论信息抽取部(105)，抽取出行为发生了变化的用户作为评论反响者进行了反响的评论信息。通过抽取实际上行为发生了变化的用户在社区网站上进行了反响的其他用户的评论信息，不仅限于抽取发言者的情感值大的评论信息，还能广泛地抽取出因某种重要因素的存在而可能对用户的行为构成影响的评论信息，并将其有效利用到营销中。

摘要： 本发明公开了一种评论存储设备、评论读取、评论写入方法及装置，属于互联网领域。所述评论读取方法包括：接收用户客户端发送的评论获取请求，评论获取请求中包含第i用户的用户标识以及主题信息的主题信息标识；根据主题信息标识和第i用户的用户标识，从评论记录表中查找第i用户对应的第i评论组中各个用户的用户标识；根据主题信息标识和第i评论组中各个用户的用户标识，从评论内容表中查询第i评论组中所有用户对主题信息的评论内容；向用户客户端发送评论内容。本发明达到了根据引入的评论记录表，在从评论存储服务器处获取评论内容时，仅需获取进行过主题信息评论的用户的评论内容，从而节约评论存储服务器的处理资源。

摘要： 本发明公开了一种结合评论关系网络图的微博垃圾评论识别方法，解决现有微博垃圾评论识别研究中整体识别率低、正常/垃圾评论误判率高的问题。其基本思路如下：首先将与评论相关的主体以及主体之间的关系抽取出来，建立评论关系网络图模型；其次使用Lucence全文搜索引擎为爬取到的博文语料库集创建索引并提供全文搜索功能；然后采用文本相关度模型代替传统的文本相似度计算模型得到评论与原博文的相关度，能够在传统朴素贝叶斯的基础上不仅从评论文本与原博文相关角度，对单纯基于文本概率统计模型的垃圾评论识别方法进行改进优化，同时引进了由垃圾评论特征包括是否包含垃圾连续数字、是否字重复率高于一定阙值等构成的评论布尔向量。

摘要： 本公开内容的领域总体上涉及用于管理具有交互式评论流的评论网络的系统和方法，更具体地但非排他地涉及用于采集和分析电子评论数据的系统和方法。一种用于分析电子评论数据的方法，包括以下步骤：接收电子评论数据，其中，所述评论数据包括自然语言词汇；将所述评论数据映射成统一评论对象，所述统一评论对象提供为受控自然语言；以及提供具有与至少一个所述统一评论对应的至少一个部分的呈现。在可替代实施方式中，所述方法还包括对评论图中的统一评论对象进行分级以生成按用户的关联性。

摘要： 本发明提供一种评论信息分析系统等。该系统等具备：行为信息获取部(103)，获取表示所述社区网站上的用户行为的行为信息；用户确定部(104)，从社区网站的用户中确定出由行为信息所示出的行为发生了变化的用户；评论信息抽取部(105)，抽取出行为发生了变化的用户作为评论反响者进行了反响的评论信息。通过抽取实际上行为发生了变化的用户在社区网站上进行了反响的其他用户的评论信息，不仅限于抽取发言者的情感值大的评论信息，还能广泛地抽取出因某种重要因素的存在而可能对用户的行为构成影响的评论信息，并将其有效利用到营销中。

摘要： 本发明涉及一种在事件的评论列表中添加评论的方法及评价系统，包括：接收事件的评论信息，并为所述评论信息生成评论ID，其中，所述评论信息中包括评论内容和用户名；存储所述用户名和评论内容，所述用户名的键名由所述评论ID、所述评论信息的对象名称和/或所述用户名的属性名称组成，所述评论内容的键名由所述评论ID、所述评论信息的对象名称和/或所述评论内容的属性名称组成；存储创建所述事件的评论列表，并将所述评论ID存储在添加到所述事件的评论列表中。本发明能够提高键名的可读性，便于前期的设计开发和后期维护，从而降低开发及维护成本。

摘要： 本发明公开了一种评论存储设备、评论读取、评论写入方法及装置，属于互联网领域。所述评论读取方法包括：接收用户客户端发送的评论获取请求，评论获取请求中包含第i用户的用户标识以及主题信息的主题信息标识；根据主题信息标识和第i用户的用户标识，从评论记录表中查找第i用户对应的第i评论组中各个用户的用户标识；根据主题信息标识和第i评论组中各个用户的用户标识，从评论内容表中查询第i评论组中所有用户对主题信息的评论内容；向用户客户端发送评论内容。本发明达到了根据引入的评论记录表，在从评论存储服务器处获取评论内容时，仅需获取进行过主题信息评论的用户的评论内容，从而节约评论存储服务器的处理资源。

摘要： 本发明公开了一种网络评论文本的情感倾向的识别方法及卷积神经网络模型，该方法包括步骤：将抓取的网络评论文本构成数据集；分词并进行文本预处理；对文本预处理后的所有词语进行训练，得到所有词语的词向量表示；构建卷积神经网络模型在取自所述数据集的训练集上进行训练，通过后向传播算法更新网络参数；训练的每一步，在输入层的词向量上添加噪声构建对抗样本，进行对抗式训练，通过随机梯度下降算法更新网络参数；多次迭代得到分类模型识别网络评论文本的情感倾向。所述卷积神经网络模型为用于上述方法的模型，包括输入层、卷积层、池化层和分类层。本发明对于对抗样本可以正确分类，提升了识别的准确度。

摘要： 本发明公开了一种网络评论文本的情感倾向的识别方法及卷积神经网络模型，该方法包括步骤：将抓取的网络评论文本构成数据集；分词并进行文本预处理；对文本预处理后的所有词语进行训练，得到所有词语的词向量表示；构建卷积神经网络模型在取自所述数据集的训练集上进行训练，通过后向传播算法更新网络参数；训练的每一步，在输入层的词向量上添加噪声构建对抗样本，进行对抗式训练，通过随机梯度下降算法更新网络参数；多次迭代得到分类模型识别网络评论文本的情感倾向。所述卷积神经网络模型为用于上述方法的模型，包括输入层、卷积层、池化层和分类层。本发明对于对抗样本可以正确分类，提升了识别的准确度。