社會化商務中基于UGC的商家信譽評價研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，微信、微博、社交網(wǎng)站等社會化媒體也得到了迅速發(fā)展，與此同時，產(chǎn)生了融合社會化媒體的電子商務，即社會化商務。在社會化商務環(huán)境中，以消費者為主要生產(chǎn)者的文本數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，各大社會化商務平臺中出現(xiàn)了大量的文本評論、商品推薦、商品購買分享等信息，這些信息統(tǒng)稱為用戶生成內容，即UGC(User Generated Content)，主要指用戶原創(chuàng)的內容，包括文本、圖片、視頻等內容。而用戶生成內容中蘊藏著與商家信譽有關的各

2、種因素，因此對用戶生成內容中的文本數(shù)據(jù)進行萃取、挖掘，提取出與商家信譽有關的文本信息，將會有利于社會化商務的發(fā)展，還可以為消費者的購買決策提供有力支持。本文采用文本挖掘技術，對用戶生成內容進行主題詞抽取、主題詞聚類和類簇標簽抽取，進而生成商家的信譽維度和構建商家信譽評價指標體系，最后評價商家的信譽等級。主要包括以下兩方面的內容：
　　商家信譽維度抽取。提出了基于HNC和詞匯鏈的短文本主題詞抽取方法，在構建詞匯鏈的過程中，把基于HN

3、C的詞語相似度和基于詞共現(xiàn)模型的詞語相關度相結合，提出了詞語間的語義融合度的計算方法，并以候選主題詞和詞匯鏈的語義融合度值來衡量兩者之間的語義關系。在詞匯鏈構建完成后，把全部詞匯鏈的綜合權重進行計算，選擇綜合權重大于指定閥值的詞匯鏈中的詞語作為主題詞。通過主題詞聚類、類簇標簽抽取和類簇標簽人工歸納總結，得到相應的商家信譽維度。最后采用蘑菇街電商平臺中的文本數(shù)據(jù)來進行實驗和實例分析，證明了本文提出方法的可行性和優(yōu)越性。
　　商家信譽

4、評價。根據(jù)生成的信譽維度構建商家信譽評價指標體系，通過引入云模型，提出了一種基于云模型的商家信譽綜合評價方法。在評價過程中，運用云模型來構建信譽指標的綜合評價矩陣，結合信譽指標的權重，得到商家信譽綜合評價云模型。計算綜合評價云模型與各個評語集云模型的相似度，相似度最大的評語集云模型對應的信譽等級就是商家的信譽等級，并將評價結果以云滴形式直觀地展示。
　　本文給出的商家信譽維度抽取方法和商家信譽等級評價方法，推動了相關科學研究的進一