[1]中国电子商务研究中心.2017（上）中国网络零售市场数据监测报告[EB/OL].http://www.100ec.cn/zt/upload_data/17wllsbg1.pdf. 2017. [2]王秋文,郑建明.Web2.0环境下网络信息消费行为模式研究[J].新世纪图书馆,2012(5):23-26+1. [3]郝媛媛,叶强,李一军.基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究[J]. 管理科学学报,2010,13(8):78-88. [4]ZHANG JURUI, LIU YONG, CHEN YUBO. Social Learning in Networks of Friends versus Strangers[J]. Social Science Electronic Publishing, 2016,34(4):573-589. [5]王文君,张静中.电子商务网站在线评论对手机销量影响的实证研究[J].河南工业科技,2016(3):188-193. [6]杨弦.客户评论对产品口碑及销售的影响研究［Ｄ］.大连:大连理工大学,2014. [7]赵志阳.交易网站在线评论对商品销售的影响研究［Ｄ］.北京:北京邮电大学,2013. [8]施晓彦,曹喆岫,陈超,等.基于大数据的电商产品质量评价研究—以儿童木制玩具为例[J].广西财经学院学报,2017(5):64-83. [9]MOSTAFA ALI, YASSER MOHAMED. A method for clustering unlabeled BIM objects using entropy and TF-IDF with RDF encoding[J]. Elsevier journal, 2017(8):154-163. [10]周海晨.基于爬虫与文本挖掘的“985”高校图书馆微信公众号的调研［Ｄ］.合肥:安徽大学,2017. [11]张雷.基于word2vec和TF-IDF算法实现酒店评论的个性化推送[J].电脑与信息技术,2017(6):8-11. [12]公冶小燕,林培光,任威隆,等.基于改进的TF-IDF算法及共现词的主题词抽取算法[J].南京大学学报：自然科学,2017(6):1072-1080. [13]张建伟.基于WEB文本挖掘的电子商务网站个性化推荐研究［Ｄ］.淮南:安徽理工大学,2014. [14]潘若愚,姚浩浩,朱克毓.基于词频统计分析国内外文本挖掘的研究热点［C］.中国管理现代化研究会会议论文集,2017. [15]ERIC K CLEMONS, GUODONG GAO, LORIN M HIT. When Online Reviews[J]. Journal of Management Information System, 2006(23):149-171. [16]CHEVALIER J A, MAYZLIN. The effort of word of mouth on sales: Online book reviews[J]. Journal of Marketing Research, 2006,43(3):345-354. [17]GUODONG GAO， BIN GU, MINGFENG LIN. The dynamics of online consumer reviews[J]. Workshop on information Systems and Economics, 2006. [18]王君珺.不同热度产品的在线评论对销量影响的实证研究［Ｄ］.北京:北京邮电大学,2014. [19]CHRYSANTOS DELLAROCAS. Building trust online: the design of robust reputation reporting mechanisms for online trading communitites[J].Information society or information economy, 2004. [20]张艳丰,李贺,翟倩,等.基于模糊TOPSIS分析的在线评论有用性排序过滤模型研究——以亚马逊手机评论为例[J].图书情报工作,2016(13):109-117+125. [21]张颖.在线酒店评论对消费者预订决策影响研究［Ｄ］.石家庄:河北师范大学,2015. [22]杨梦霞.四种网购评论类型的有用性感知研究[J].商场现代化,2017(11):65-66. [23]DEZHI YIN, SABYASACHI MITRA, HAN ZHANG. Research Note—When Do Consumers Value Positive vs. Negative Reviews? An Empirical Investigation of Confirmation Bias in Online Word of Mouth[J]. Information Systems Research, 2016,27(1):131-144.
