Identifying helpful quality-related reviews from social media based on attractive quality theory

潜在Dirichlet分配 计算机科学 质量(理念) 社会化媒体 主题模型 透视图(图形) 产品(数学) 鉴定(生物学) 数据科学 信息过载 分类学(生物学) 情报检索 人工智能 万维网 数学 植物 生物 认识论 哲学 几何学
作者
Yao Liu,Cuiqing Jiang,Yong Ding,Zhao Wang,Xiaozhong Lv,Junhua Wang
出处
期刊:Total quality management & business excellence [Taylor & Francis]
卷期号:30 (15-16): 1596-1615 被引量:19
标识
DOI:10.1080/14783363.2017.1389265
摘要

Social media provides customers with platforms on which to express usage experiences, opinions, preferences and expectations of product quality. Thus, a large number of reviews available on social media become an effective information source for quality management. In this study, we attempt to identify reviews that are helpful from the perspective of total quality management, called Helpful Quality-related Reviews (HQRs). First, we propose a definition and taxonomy of HQRs based on attractive quality theory. Then, we construct a Helpful Quality-related Review Identification (HQRI) model to mitigate the information overload represented by social media reviews. The HQRI model incorporates an imbalanced data classification method and a multi-label classification method based on the characteristics of HQRs. Experimental results demonstrate the effectiveness of the HQRI model in terms of six performance metrics in comparison with three state-of-the-art methods. Finally, we employ the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic generation model and word clouds to analyse and present the topics, specific manifestations, customer behaviours and related product components mentioned in HQRs.
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