摘要:目前电商网站、社交媒体网站上包含大量的图书评论数据。挖掘在线图书评论,对于图书的全面评价、用户购买决策等都具有重要的作用。然而,目前基于图书评论的图书评价研究主要依据单一的评论平台,尚未利用多个平台的评论数据,在一定程度上造成图书评价结果的片面性。为此,本文量化不同平台图书评论差异的基础上,提出一种整合不同平台的图书综合影响力评价方法,即通过对社交平台、电子商务网站等数据源图书评论的采集与整合,进行图书综合影响力的评价。本文以4个学科的348本图书为例,从图书属性层面整合多源数据,分析不同整合策略所得图书评价结果的差异及原因。与基于单一平台的图书评价结果对比分析表明,整合不同平台数据的评价方法能够更加全面地评价图书影响力,降低传统方法的局限性。
分类:期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 图书情报与数字图书馆
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关键词:图书评价 多源数据 在线图书评论 属性级情感分析
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