酒店评论数据有用性影响因素分析
——以缤客网为例

情报探索

• 工作研究 •

酒店评论数据有用性影响因素分析 ——以缤客网为例

刘卫铠

上海大学图书情报档案系上海200444

出版日期:2020-07-23 发布日期:2020-07-23
通讯作者: 刘卫铠（1996—），男，2019级硕士研究生，主要研究方向为信息资源管理。

Online:2020-07-23 Published:2020-07-23

摘要/Abstract

摘要： ［目的／意义］旨在为用户出行时酒店预订提供参考建议。［方法/过程］对缤客网上的酒店评论数据进行预处理，使用Python在Anaconda环境下实现评论文本的情感极性分析和主观性分析，并结合正面评论词数、负面评论词数、消费者此前评论数构建评论数据有用性影响因素模型，最后通过多元线性回归模型对评论数据有用性影响因素进行实证分析。［结果/结论］情感极性指标与评论有用性具有显著的相关性；正面评论词数和消费者此前评论数与评论有用性有一定程度的正面影响，这些影响因素能够帮助用户进行辅助决策。

关键词: 在线评论, 有用性, 情感分析, 多元回归

刘卫铠. 酒店评论数据有用性影响因素分析 ——以缤客网为例[J]. 情报探索.

[1]	朱乐李秋萍朱燚丹. 基于深度学习的“教育公平”网络舆情分析[J]. 情报探索, 2020, 1(6): 1-.
[2]	尹莉1,2. 一种基于引文的情感分析方法及其对论文排名指数的影响*[J]. 情报探索, 2020, 1(4): 1-.
[3]	王浩. 基于多维度的公安舆情分析模型构建[J]. 情报探索, 2020, 1(3): 1-.
[4]	何楚佳姚威羽. 弹幕与字幕关联性分析对于视频发展的参考[J]. 情报探索, 2019, 1(9): 1-.
[5]	张志武1,2陈国兰1,2. 基于网络语料的特定领域情感词典生成方法研究*[J]. 情报探索, 2019, 1(4): 1-.
[6]	张家义　徐　健. 融合情感特征的网络谣言识别研究[J]. 情报探索, 2019, 1(2): 1-.
[7]	田千金　余光辉　姜磊. 中泰垃圾焚烧厂事件网络舆情演化研究*[J]. 情报探索, 2018, 1(8): 1-.
[8]	李旭　于卫红. 基于情感分析和关系网络的影视产品评论数据文本挖掘研究*[J]. 情报探索, 2018, 1(4): 1-.
[9]	韦霁芸. 基于商品在线评论的用户品牌持续使用意愿研究[J]. 情报探索, 2017, 1(8): 1-.
[10]	唐艺楠　徐德华. 基于知识采纳模型的在线评论有用性识别——以大众点评网为例[J]. 情报探索, 2017, 1(6): 1-.
[11]	余容　李光强　尹健. 微博文本挖掘研究综述*[J]. 情报探索, 2017, 1(5): 1-.
[12]	吴超　温金萍　徐朝军. 基于语义规则的基础教育网站用语情感分析*[J]. 情报探索, 2017, 1(2): 1-.
[13]	陈国兰. 基于情感词典与语义规则的微博情感分析*[J]. 情报探索, 2016, 0(2): 1-.

酒店评论数据有用性影响因素分析 ——以缤客网为例

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 13

编辑推荐

Metrics

本文评价