الترتيب الاستعراضات عبر الإنترنت بناء على مساعدتهم: نهج غير مدهون

الاستعراضات عبر الإنترنت هي جانب أساسي للتسوق عبر الإنترنت لكل من العملاء وتجار التجزئة. ومع ذلك، فإن العديد من المراجعات الموجودة على الإنترنت تفتقر إلى الجودة أو المعلوماتية أو المساعدة. في كثير من الحالات، يقودون العملاء نحو آراء إيجابية أو سلبية دون تقديم أي تفاصيل ملموسة (على سبيل المثال، منتج ضعيف للغاية، لن أوصي به). في هذا العمل، نقترح طريقة غير خاضعة للرقابة رواية لتحديد المساعدة عند الاستفادة من توفر لجنة الاستعراضات. على وجه الخصوص، فإن طريقتنا تستغل ثلاث خصائص للمراجعات، VIZ.، الأهمية والكثافة العاطفية والخصوصية، نحو تحديد المساعدة. نحن نؤدي ثلاث تصنيفات (واحدة لكل ميزة أعلاه)، والتي يتم دمجها بعد ذلك للحصول على ترتيب مساعدة نهائي. لغرض تقييم طريقنا تجريبيا، نستخدم مراجعة أربع فئات منتجات من مراجعة أمازون. يوضح التقييم التجريبي فعالية طريقتنا مقارنة بناسي حديث حديث وحديثي.

Online reviews are an essential aspect of online shopping for both customers and retailers. However, many reviews found on the Internet lack in quality, informativeness or helpfulness. In many cases, they lead the customers towards positive or negative opinions without providing any concrete details (e.g., very poor product, I would not recommend it). In this work, we propose a novel unsupervised method for quantifying helpfulness leveraging the availability of a corpus of reviews. In particular, our method exploits three characteristics of the reviews, viz., relevance, emotional intensity and specificity, towards quantifying helpfulness. We perform three rankings (one for each feature above), which are then combined to obtain a final helpfulness ranking. For the purpose of empirically evaluating our method, we use review of four product categories from Amazon review. The experimental evaluation demonstrates the effectiveness of our method in comparison to a recent and state-of-the-art baseline.