史伟
- 作品数：21 被引量：164H指数：8
- 供职机构：湖州师范学院商学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省社科规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学理学更多>>
- 高校慕课建设中的课程质量监控及教学质量保障机制研究被引量：2
- 2019年
- 慕课是“互联网+教育”的产物,对传统的高校课程教学产生了深远的影响。在高校慕课建设快速推进的同时,也呈现出不同的质量问题。为此本文总结分析了目前关于慕课建设的相关研究,归纳了慕课建设中存在的五方面问题,探讨了慕课建设四种质量保障改革措施,最后提出了具体的实施方案和方法。
- 史伟付月
- 关键词：课程质量教学质量
- 基于微博的产品评论挖掘：情感分析的方法被引量：14
- 2014年
- 针对微博中的海量产品评论信息，提出了一种基于模糊观点词的产品评论情感极性和强度计算方法。该算法运用规范化的TFIDF加权方法提取产品特征，基于知网构建模糊观点词词库，应用BMI （Balanced Mutual Information）方法进行特征词和观点词关联度计算，因而有效解决了微博产品评论中特征-观点对的提取问题。通过微博文本影响力分析，结合对微博文本中的情感语义因素定量计算，提高了微博产品评论情感分析的准确率。给出了应用该方法的具体步骤，通过实验分析发现本文构建的算法在各方面的表现都处于不错的水平并具有很好的应用性。
- 史伟王洪伟何绍义
- 关键词：情感分析
- 基于KBANN的文本情感识别研究被引量：1
- 2015年
- 文章运用基于关键词和机器学习两种方法构建了一种混合情感识别系统。基于关键词方法是一种传统的情感识别方法,它运用情感关键词来确定文本的情感状态。如果文本段落中存在相应的情感关键词,那这种方法就会非常有效和正确。然而,在有些文本中并不存在相应的情感关键词去确定情感状态。因此,针对这种没有情感关键词存在的状况,本文提出了基于KBANN的方法,通过与第三方信息构造的隐性知识推断出文本的情感状态。最后,通过实验发现本文提出的系统相较于以前的一些方法具有更高的准确率。
- 史伟王洪伟何绍义
- 关键词：情感识别
- 网络口碑对市场销售分布的影响:基于不同产品评价标准被引量：10
- 2016年
- 网络口碑中的产品信息帮助客户明确他们的需求,从而引起在线市场销售分布的变化.本研究探讨网络口碑对不同市场销售分布的影响,根据产品评价标准的相似性水平对市场进行分类.提出了网络口碑对于不同市场销售分布具体影响的三个假设,并通过从京东商城(www.jd.com)收集的数据进行相应的验证.绘制网络口碑的累积分布函数来代表总的知名度,并使用Wilcoxon符号秩检验从统计学上进行比较来显示高级别产品拥有的不同网络口碑的比例.所有的测试结果都显示足够的显著性,从而支持了三个假设.
- 史伟王洪伟何绍义
- 关键词：网络口碑电子商务
- 新零售背景下生鲜电商服务质量对顾客忠诚的影响被引量：1
- 2020年
- 基于新零售背景下生鲜电商的现状分析和相关文献整理,将服务质量划分为5个维度,构建研究模型和研究假设.通过调查问卷及数据实证分析,对研究假设进行验证,得出新零售模式背景下生鲜电商服务质量正向影响顾客满意度和顾客满意度也正向影响顾客忠诚等相关结论.最后为新零售背景下生鲜电商平台的经营提出相关意见与建议.
- 史伟闻海燕
- 关键词：服务质量顾客满意度顾客忠诚
- UGC电商平台发展策略及其影响因素——以小红书为例被引量：3
- 2019年
- 以赫茨伯格的双因素理论为基础构建模型,结合文献查阅法和问卷调查法研究影响UGC电商平台小红书APP发展的各种因素.通过运用SPSS软件对调查得到的数据进行统计分析,验证了研究假设,得到功能性收益、平台信任、情感性收益以及自我实现需求四个因素共同影响电商平台的发展,最后提出了适合小红书发展的建议.
- 史伟郜雅欣
- 关键词：UGC影响因素
- 基于增强监督学习的微博情感分析研究被引量：3
- 2018年
- [目的/意义]微博作为国内的主要社交媒体,对其评论文本进行情感分析有助于微博的深度挖掘。[方法/过程]针对目前文本情感分析中应用较广的机器语言在处理含有连接词句子时所存在的缺陷,对中文连接词制定了处理规则,将表情符号纳入特征向量,并结合情感词典计算情感决策得分,提出了基于语言规则和情感得分的增强监督学习改进模型。[结果/结论]通过实例验证,结果表明改进后的模型可显著提高文本分类有效性。
- 付月史伟
- 关键词：情感分析
- 基于知网的模糊情感本体的构建研究被引量：16
- 2012年
- 构建模糊情感本体是在线评论情感分析的基础。针对在线评论情感表达的多样性和模糊性，将情感本体划分为评价词本体和情感词本体，利用模糊理论和知网相关概念，构建模糊情感本体的基本模型。根据评价词和情感词的各自特点，运用模糊化处理和语义相似度的相关理论，分别对评价词模糊本体和情感词模糊本体的情感类型和隶属度进行了相应处理。并通过与点互信息方法比较，验证了情感本体模型在自动获取情感类方面的有效性，最后进行了相关数据统计。
- 史伟王洪伟何绍义
- 关键词：知网
- 基于内容分析的微博转发行为研究被引量：10
- 2018年
- 【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微博用户主要的兴趣点。
- 史伟
- 关键词：转发情感
- 基于STR的情感挖掘方法研究——以航空公司质量评价为例
- 2017年
- 情感挖掘现在常用来分析文本,以确定语料是正面的或是负面的。最近,情感挖掘已经扩展到用于解决更深入性的问题,诸如辨别主观命题中的客观成分,确定发表在微博、论坛和新闻中的文本数据集的来源和主题等。企业可以利用观点的极性和情感主题的识别,以获得对情感的驱动者和影响范围更深入的理解。这些信息可以帮助企业提高竞争智能,改进客户服务,获得更好的品牌形象,并且增强竞争力。本文提出了一种新的情感挖掘方法,它可用于检测文本的情感极性和情感主题。该方法包括一个情感主题的识别模型(STR),这个模型是在带有VEM算法的相关主题模型(CTM)的基础上构建的。然后基于微博上航空公司的数据,验证了本文方法的适用性和高效性。最后,基于本文方法输出的结果,计算了三大航空公司的航空质量等级,从而检测了它们的声誉。
- 史伟
- 关键词：商务智能
