A New Feature Selection Method for Text Categorization of Customer Reviews
A New Feature Selection Method for Text Categorization of Customer Reviews
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一种新的顾客评论文本分类特征选择方法
DOI：
10.1080/03610918.2013.833227
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发表时间：
2016-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Jie Song
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Miao Liu;Xiaoling Lu;Jie Song
随着电子商务的快速发展，在线消费评论在消费者的购买决策中发挥着越来越重要的作用。大多数研究论文使用消费者评论的量化指标进行统计分析。在这里，我们专注于分析
With the rapid development of e-commerce, online consumer review plays an increasingly important role in consumers’ purchase decisions. Most research papers use the quantitative measures of consumer reviews for statistical analysis. Here we focus on analy
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影响因子：
2.5
作者：
E. Ziegel
通讯作者：
E. Ziegel
DOI：
10.1145/258525.258537
发表时间：
1997-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
H. Ng;Wei Boon Goh;Kok Leong Low
通讯作者：
H. Ng;Wei Boon Goh;Kok Leong Low
DOI：
10.1007/978-1-4419-9326-7_5
发表时间：
2012-01-01
期刊：
ENSEMBLE MACHINE LEARNING: METHODS AND APPLICATIONS
影响因子：
--
作者：
Cutler, Adele;Cutler, D. Richard;Stevens, John R.
通讯作者：
Stevens, John R.
DOI：
10.1007/978-0-387-77501-2_5
发表时间：
2020
期刊：
Statistical Learning from a Regression Perspective
影响因子：
--
作者：
Richard A. Berk
通讯作者：
Richard A. Berk
影响因子：
6.1
作者：
Chevalier, Judith A.;Mayzlin, Dina
通讯作者：
Mayzlin, Dina