在线点评中的舆论动力学研究

论文摘要

互联网技术的快速发展使得消费者能够在网络平台上通过浏览在线评论,了解产品的相关信息以及他人的消费体验。在线点评对潜在消费个体做购买决策的影响越来越大,因此关于在线点评的研究受到各方学者的广泛关注,已经发展成为一个重要的研究方向。本文采用300多万条“大众点评”评论数据进行分析,从舆论动力学的角度来研究在线点评,分析在线点评过程的内在机制。本论文的研究内容主要包括以下两个方面:(1)在线点评过程与传统舆论动力学模型的观点交互模式存在一定差异,传统的舆论动力学模型并不完全适用于个体在线点评行为的研究。因此,为了探究在线点评平台观点的演化过程,本研究在传统舆论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模式中的观点动力学模型,并根据实际店铺评分数据对模型进行了验证。该模型有助于我们深入理解在线点评行为背后的观点演化机制。(2)在线点评中虚假评论对后续评分演化模式的影响。本研究采用点评的评分序列,高效地筛选出可疑的点评店铺,并识别出店铺中的“刷分”区间。结果表明,“刷分”区间前后的评分序列随着时间窗口的增大,两者之间差异越来越小,长时间来看不存在明显的差异性。为了验证研究结果,本研究在大众点评平台上模拟水军的“刷分”行为进行实验验证,并构建了用户评分模型,进一步解释后续评论是如何逐渐纠正“刷分”行为所带来的评分偏差。

论文目录

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 论文主要工作

1.4 论文结构框架

第二章舆论动力学

2.1 离散模型

2.2 连续区间模型

第三章基于观点动力学的在线点评研究

3.1 在线点评

3.2 数据描述

3.3 在线点评模型

3.4 模型仿真

3.5 本章小结

第四章在线点评中异常行为研究

4.1 虚假评论识别检测

4.2 在线点评自我修正机制

4.3 研究方法

4.3.1 数据选择

4.3.2 虚假店铺识别

4.3.3 “刷分”区间识别

4.3.4 “刷分”区间验证

4.4 研究发现

4.4.1 虚假评论对后续评分演化模式的影响

4.4.2 后续大众点评人工实验

4.4.3 建模与仿真分析

4.5 本章小结

4.5.1 在线点评中的“群体智慧”

4.5.2 滑动窗口识别“刷分”区间

4.5.3 管理上的意义

第五章总结与展望

5.1 本文小结

5.2 局限性

5.3 展望未来

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的研究成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 林自展

导师: 肖井华

关键词: 在线点评,虚假评分,舆论动力学,观点演化

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 力学,计算机软件及计算机应用

单位: 北京邮电大学

分类号: TP391.1;O313

总页数: 53

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