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摘要：
［目的／意义］基于多维度测量电商商品热度，并分析不同属性组合的商品热度差异，为消费行为和心理探究、企业产品设计研发和商家经营策略制定提供重要参考。［方法／过程］从电商商品用户评论数据出发，基于传统的威尔逊置信区间商品好评率排名算法，考虑商品评论的时间因素，并额外加入评论数据的情感倾向因素，运用熵权法获取各指标的权重，构建出一种新的电商商品热度测量模型，并基于多份不同商品数据对模型进行应用研究。［结果／结论］与传统的热度模型相比，所构建的多维度模型加入了时间因素和情感因素后，测量结果解释性更强，更加贴合实际情况；在不同商品的应用效果上，均能有效地区分出各商品热度间的实际差距。
