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作者：孙乔;吴锋;
单位：西安交通大学管理学院;
摘要：根据在线评论文本中的信息特性,本文将ELM理论应用到在线评论有用性研究中,考虑到现有评论有用性大小量化方法的局限性,提出一种消费者处理信息视角下基于粒子群优化算法的在线评论有用性大小量化方法,并选取酒店在线评论文本进行实验分析。实验结果显示:评论中客观细节信息和主观情感信息是消费者判断有用性的主要参考依据;消费者对客观细节信息的感知重要程度远大于对主观情感信息的感知重要程度。该方法在消费者处理信息的行为范式下计算评论文本有用性大小,更接近消费者的真实感知,能有效解决评论“冷启动”和“马太效应”问题,克服投票稀疏性问题,且多元化了量化评论有用性的方法。
关键词：评论有用性;;ELM理论;;粒子群优化算法;;主观信息;;客观信息
基金资助：国家自然科学基金项目(71871177)~~
