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基于观点动力学的在线点评研究
引用本文:林自展,肖井华,周金连,吴晔.基于观点动力学的在线点评研究[J].电子科技大学学报(自然科学版),2020,49(1):155-160.
作者姓名:林自展  肖井华  周金连  吴晔
作者单位:1.北京邮电大学理学院 北京 海淀区 100876
基金项目:国家自然科学基金(11875005,61672108);中央高校基本科研业务费专项资金(310422107)
摘    要:互联网时代的快速发展使得消费者能够在网络平台上通过浏览他人的在线评论收集产品的相关信息以及消费体验,从而对消费者的观点产生重要影响。消费者群体表现出大众化、个性化、多元化和异质性等特点,进一步促成了网络群体意见的多样性。为了探究在线平台群体意见的演化过程,文章以“大众点评”为例,在传统动力学模型的基础上对网络结构、观点阈值等进行优化改进,构建出适用于在线点评的观点动力学模型并通过仿真模拟与实际数据相结合的方式进行研究分析。该方法的提出有助于提高对在线点评观点演化内在机理的深入认识。

关 键 词:Hegselmann-Krause模型    在线点评    观点动力学    观点演化
收稿时间:2018-11-28

An Online Review Research Based on Opinion Dynamics Model
Affiliation:1.School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications Haidian Beijing 1008762.School of Journalism and Communication, Beijing Nornal University Haidian Beijing 100875
Abstract:Due to the rapid growth of Internet, consumers obtain information about products and experiences from online rating platforms, which further influences their purchase decisions. The popularity, individuation, diversification, and heterogeneity of consumers contribute to the diversity of online review. This study examines the evolution process of opinions on the online review platform. Specifically, the network structure and confidence thresholds of traditional models are optimized based on the ground truth of Dianping via the combination of simulation and actual data. The proposed method can deepen the understanding for the evolution process of online opinion.
Keywords:
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