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对可读性进行评估来探索评论的风格以及可理解性对评论有用性的影响。该作者收集了英国的图书的评论数据,利用迷雾指数和易读性指数统计量化的指标测算文章的阅读难度,结果发现:评论的可读性正向影响了有用性(Korfiatis　词语层面包括评论词的字数、评论中提到的品牌名字的字数等;用段落的数量以及段落的长度衡量可读性;该作者创新性地对于主观性进行测量,采取态度分类的方法,利用积极情绪的句子、消极情绪的句子和主观情绪的句子在评论中的比例。利用的评论数据结果发现:信息详尽性和可读性恃征对于有用性有显著的影响,而主观性对有用性没有显著的影响(Liu,　J.,Cao,etal,　2007)。从yelp上收集搜索型、体验型、信任型服务的评论数据来研究评论信息因素对有用性的影响。信息因素包括评论详细性和极端性。
这就给网络中的消息转发带来了严重的负面影响。本文针对上述问题,提出了移动社交网络中基于智能优化的消息转发机制,将智能优化理论中的蚁群优化、粒子群优化和激励机制应用到消息转发机制中。本文的具体内容包括:(1)针对移动智能终端迅速发展的情况,分析了移动社交网络在人们社交活动中的普遍性和重要性,说明了针对移动社交网络中消息转发机制的研究是非常必要的。同时,通过相关文献介绍了研究现状,并总结了现有研究成果和移动社交网络中存在的一些问题。(2)对与本课题研究相关的背景知识进行了简要介绍,通过对六度分隔理论的介绍,引出了社交网络的相关概念。然后,对移动社交网络进行了相关的介绍,包括移动社交网络的概念、数据连接方式和相关应用。
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