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论文编号 201902-84
论文题目 基于观点动力学的在线点评研究
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示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

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基于观点动力学的在线点评研究

首发时间:2019-02-27

林自展 1   

林自展(1993 - ),男,研究生,主要从事数据挖掘方面的研究.

周金连 2    吴晔 2   

吴晔(1982-),男,教授、博导,主要研究方向:人类行为动力学、复杂网络等。

肖井华 1   
  • 1、北京邮电大学理学院,北京 100876
  • 2、北京师范大学新闻传播学院,北京 100875

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,从而对个体的消费决策产生重要影响。由于观点交互模式的差异,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,文章以"大众点评"为例,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个体在线点评行为背后的观点演化机制。

关键词: 复杂网络 观点动力学 Hegselmann-Krause模型 在线点评 观点演化

For information in English, please click here

An Online Review Research Based On Opinion Dynamics Model

LIN Zizhan 1   

林自展(1993 - ),男,研究生,主要从事数据挖掘方面的研究.

ZHOU Jinlian 2    WU Ye 2   

吴晔(1982-),男,教授、博导,主要研究方向:人类行为动力学、复杂网络等。

XIAO Jinghua 1   
  • 1、School of Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
  • 2、School of Journalism and Communication, Beijing Normal University, 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. Considering the differences in the opinion interaction pattern, traditional opinion dynamics models cannot explain individual review behaviors. In order to explore the evolution process of opinions on the online review platform, we optimized the network structure and confidence thresholds of traditional models based on the collected data from Dianping, and created an opinion dynamics model for online rating platforms. The proposed method can advance the understanding for the evolution process of online opinion.

Keywords: complex network opinion dynamics Hegselmann-Krause model online review opinion evolution

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林自展,周金连,吴晔,等. 基于观点动力学的在线点评研究[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2019-02-27]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201902-84.

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