负面在线评论及商家回复对顾客购买意愿的影响

从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发,通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容,探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理.对496份调查问卷所得数据进行统计分析,研究结果表明:负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响,且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归...     

基于Excel的电子元器件可靠性预计电子手册的研究

电子元器件可靠性受多种因素的影响,尽管可以通过查询电子元器件可靠性预计手册得到元器件可靠性参数,但是查询繁琐,计算复杂.通过运用Excel,对电子元器件可靠性预计电子手册进行了开发,实现了手册的电子化,使电子元器件的可靠度查询变得方便快捷.指出该软件具有广泛的应用前景.     

从《红楼梦评论》到《红楼梦辨》--王国维、俞平伯评红的贡献与不足

在红学史上,王国维和俞平伯都有杰出的贡献,王国维的《红楼梦评论》和俞平伯的《红楼梦辨》都具有里程碑的意义。《红楼梦评论》和《红楼梦辨》二者的承继关系尤为明显,前者对后者具有很大的启发作用,而后者不仅对前者有所继承,也有重要发展,因此可以说,新红学的产生与王国维的影响是分不开的。     

有机物水溶液表面张力计算方法的研究

目前还缺乏适当的有机物水溶液表面张力的计算公式,参考书1、8中推荐之计算方法不仅步骤多而且误差可达20%,作为基础数据实难令人满意。 我们根据参考书2、3、4、7给出的有机物水溶液表面张力数据,归纳整理出一个新的有机物水溶液表面张力计算公式:式中σm──有机物水溶液表面张力[达因/厘米] σ0──有机组份的表面张力[达因/厘米] x──有机组份的分子分率其中 σw──水的表面张力[达因/厘米] n的大小应经实验测定,我们定出的各种有机物水溶液的n值如下.除二丙二醇外.都在2～2.3范围内.用上述公式计算有机物水溶液表面张力,在浓度为1～1…     

脑卒中临床医生手册脑卒中病人护理临床指南

脑卒中是一种突然起病的脑血液循环障碍性疾病,临床表现以猝然昏倒、不省人事或突然发生口眼歪斜、半身不遂、言语不清、智力障碍为主要特征。脑卒中是老年人重要的死亡或致残原因,在人口老龄化趋势日益加速的情况下,脑卒中的危害性亦日益突出,因此,脑卒中的防治已成为卫生工作中的一项重要课题,越来越引起医学界的重视。而在实际生活中,许多脑卒中病人最开始就诊时,接诊的可能并不是神经专科医生,所以对脑卒中的治疗措施难免有些生疏。     

基于MapReduce的并行LAD模型评论主题提取算法研究

针对传统的潜在狄利克雷分析(LDA)模型在提取评论主题时存在着计算时间长、计算效率低的问题,提出基于MapReduce架构的并行LAD模型建立方法.在文本预处理的基础上,得到文档-主题分布和主题-特征词分布,分别计算主题相似度和特征词权重,结合k-均值聚类算法,实现评论主题提取的并行化.通过Hadoop并行计算平台进行实验,结果表明,该方法在处理大规模文本时能获得接近线性的加速比,对主题模型的建立效果也有提高.     

基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析

针对在线医疗评论文本具有行业专业性强、差异性大、不够规范等特点,提出一种基于特征加权词向量的在线医疗评论情感分析方法.利用Word2vec方法构建词向量模型,抽取情感词集合完善医疗服务领域情感词典,根据句法关系识别主题词与情感词的依存关系,引入期望交叉熵因子,建立特征加权词向量模型,分析在线医疗评论的情感倾向.实验结果表明扩充的医疗服务情感词典在分析性能上的准确率、召回率以及F₁值均高于基础情感词典,引入期望交叉熵因子后,基于特征加权词向量的情感分析方法在SVM分类上表现出更好的效果,体现了其在在线医疗评论挖掘领域的良好效用.      

基于评论主题的个性化评分预测模型

针对现有基于评论分析的推荐算法没有充分考虑个性化的问题, 通过对评论进行主题分析, 挖掘用户的喜好, 分别建立基于用户和物品的个性化评分预测模型。在真实数据集上进行实验验证, 结果表明该模型有效地提高了推荐系统的评分预测性能。     

互联网背景下在线评论质量与网站形象的影响研究

基于精细加工可能性模型,提出在线评论质量与网站形象通过不同路径影响消费者对网站的信任,继而影响其购买意愿。通过问卷调查,采用结构方程模型进行数据分析,验证了高质量的在线评论与良好网站形象的价值,以期为互联网背景下的企业经营提供相应的理论指导与实践建议。     

网络新闻评论的新课题研究

20世纪互联网的发明是人类的一项伟大发明,它改变了一种的生活,引领人类进入信息时代。网络新闻评论在信息浪潮中应运而生,它不仅成为现代人生活的一种工具,而且成为人们评论时政的必不可少的手段;与传统新闻评论相比,它有自己独特的优势,同时它在发展过程中也碰到了不少新课题,亟待在实践中不断改进、提高。