【摘 要】
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针对海量数据过载问题,本文聚焦于在线评论质量丰富度。对当当网的有关数据进行收集、汇总,利用Scrapy框架,编写网络爬虫,爬取家电产品、彩妆、服饰和食品等异质化产品的在线
【基金项目】
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黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“全产业链视角下黑龙江省绿色食品产业发展对策研究”(项目编号:17GLB023);哈尔滨商业大学学科建设项目“现代服务业支持龙江振兴发展研究”(项目编号:hx2016001)
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针对海量数据过载问题,本文聚焦于在线评论质量丰富度。对当当网的有关数据进行收集、汇总,利用Scrapy框架,编写网络爬虫,爬取家电产品、彩妆、服饰和食品等异质化产品的在线评论信息,并通过SPSS22进行分层回归分析。研究表明,包含产品信息、有图片和追加评论的这类信息的数量,对消费者购买异质化产品行为起正向作用,当该种产品偏向功能性产品时,包含产品信息的评论,影响更明显;当该产品偏向享受性产品时,上传图片的评论和追加评论对消费者购买行为的影响更加显著。本文提出,消费者应根据产品属性,高效地识别评论信息;商家和平台应该积极回应消费者诉求并改进在线评论系统,制定细化的营销方案,促进双方交易的高质量达成。
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