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机译:使用决策树探索在线用户评论的决定因素并预测其有用性
Sejong Univ, Seoul, South Korea;
Sejong Univ, Seoul, South Korea;
Logistic regression; Prediction model; Online review helpfulness; Decision tree; Determinants of helpfulness; Online user reviews;
机译:探索对在线用户评论“有用性”进行投票的决定因素:一种文本挖掘方法
机译:探索在线产品评论的吸引力和助人的决定因素:消费者行为的观点
机译:预测用户的评论助人:重大审查和审核特征的作用
机译:一种确定在线评论有用性决定因素并预测产品类别中有用性得分的新颖方法
机译:预测产品评论的乐于助人:句子分类方法
机译:观察森林和树木-探索复杂干预措施的系统评价中异质性的创新方法以增强卫生系统的决策:一项协议
机译:探索在线产品评论的吸引力和帮助性的决定因素:消费者行为视角