谈谈电子商务中在线评论有用投票数影响因素论文

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1、谈谈电子商务中在线评论有用投票数影响因素论文电子商务中在线评论有用投票数影响因素论文导读：本论文是一篇关于电子商务中在线评论有用投票数影响因素的优秀论文范文,对正在写有关于评论论文的写有一定的参考和指导作用,对评论有用性进行量化是需要解决的首要理由，目前，电子商　　务X站上针对商品评论有用与否的投票功能，设置了有用和无用选项，并且投票结果就显示　　在评论下方，这方便了研究者对评论有用性的定量分析?以前研究中，大多采用有用投票数　　与总投票数的比值作为评论有用性的度量值，比值越大，则评论有用性就越高，但这种衡量策略〔摘要〕在

2、线评论　　对消费者购物选择具有重要的影响，但日益增加的海量信息导致了信息过载等理由?因此，　　判断和识别评论信息的有用性具有重要的研究作用?本文采用文本挖掘和统计分析策略，从　　评论信息特征和评论者信息两个角度，对在线评论获得有用投票数的影响因素进行了分析，　　并通过亚马逊商城的用户评论样本，具体研究了各因素的影响作用?研究发现：评论评分对　　在线评论的有用投票数具有负向影响，而评论信息丰富性和历史评论有用性评价对其具有正　　向影响?　　〔关键词〕电子商务；在线评论；　　有用性投票；文本挖掘　　DOI：10.3969/j　

3、　.issn.1008-0821.2014.01.004　　〔〕A〔文章编　　号〕1008-0821（2014）01-0018-05　　StudyonImpactFactorsofVotin　　gfortheHelpfulness　　ofOnlineRevieerce　　ChenZaifeiXuFeng　　（SchoolofManagementandEngineering，NanjingUniversity，Nanjing210093，Chin　　a）　　〔Abstract〕”BZ〗Onlinerevieportantre

4、ferenceforconsumers，shoppin　　g，buttheincreasingmassinformationresultsininformationoverload.Sojudgeme　　ntandidentificationofhelfulnessrevieportantresearchsignificance　　.Usingtextminningandstatisticanalysismethods，thispaperstudiedthedeterm　　inantsofvotingforthehelpf

5、ulnessofonlinereviethevieationfeaturesandrevieationofonlinereviepactofeachvariab电子商务中在线评论有用投票数影响因素由写论文的好帮手.zglazon.Theresultsindicatedthatrevieberofhelpfulnessvotes；revieationrichnessandrevi　　eberofhelpfulnessvotes.　　〔Keyerce；onlin　　erevieining　　随着互联X技术和电子商务的迅速发展，

6、X络购物已逐渐为广大消费者所接受?中国电　　子商务研究中心报告显示，2012年，我国电子商务市场交易规模同比上涨30.83%，达到7.　　85万亿元，X络购物规模不断扩大[1]?与传统购物不同，在X络购物中消费者无　　法通过实际的体验对商品进行判断，因此其他消费者的购物体验对其购买决策具有重要的参　　考作用?然而，急剧增加的X络评论数量在为消费者提供了更加全面信息的同时也带来了信　　息过载等理由，影响消费者对在线评论信息的判断?在大量的在线评论中快速识别出有用的　　评论，对提高消费者的决策效率，改善电子商务平台服务质量具有

7、重要的作用?　　在对评论有用性研究中，如何对评论有用性进行量化是需要解决的首要理由，目前，电子商　　务X站上针对商品评论有用与否的投票功能，设置了有用和无用选项，并且投票结果就显示　　在评论下方，这方便了研究者对评论有用性的定量分析?以前研究中，大多采用有用投票数　　与总投票数的比值作为评论有用性的度量值，比值越大，则评论有用性就越高[2-5　　]，但这种衡量策略存在两个理由：（1）当消费者投票数较少时，这一比值不能准确反　　映评论的真实价值；（2）没有投票的评论未被纳入研究范畴?Cao和Duan指出，投票数多的　　评论往

8、往能得到更多关注，由于投票数少的评论吸引力较小很难再获得更多投票，因此采用　　商品评论的总投票数来研究评论有用性的影响因素[6]?事实上，在线评论的总投　　票数仅仅反映了消费者对评论的关注，不能反映消费者对评论价值的认可，基于此，本文以　　亚马逊X站评论数据为基础，对在线评论有用投票数的影响因素进行分析