Related researches have recognized

Related researches have recognized the existence of review
manipulation issues [19, 21].
Review manipulation is one of hot and new issues in ecommerce
service area. Related few researches have been
published in recent years [21, 27]. From the few works, we can
find that “timing” is a crucial factor for manipulating reviews.
Generally speaking, a company starts to do review
manipulation jobs in the beginning phase of the product life
cycle. When “time” goes on, it will bring more real comments
into the manipulated one and decrease the effectiveness of
manipulated comments. Then, enterprises needs pay more cost
to re-manipulate reviews. So, the manipulation of reviews will
be reduced over the time [19]. In the other hand, when time
past, the consumers get more new choices and the older
products will face out due to the short product life cycle of 3C
goods 1 2 . These factors force enterprises to use the image
advertising before and after the launch of new products. When
product releasing, the manipulated user comments will affect
the potential consumers. The enterprise will be manipulation of
reviews by this time. Therefore, to identify real comments from
manipulated reviews is helpful for online customers to get real
evaluations from others. It can reduce uncertainty of purchase
decision making.
Hu et al. [20] found there are 10.3% products’ reviews are
manipulated in the internet. These related few fake reviews
make to identify the manipulated reviews from nonmanipulated
ones have become a tough task [19]. The most
important is that the customers cannot get dependable
information from the anonymous and potential manipulated
reviews [2, 4]. Consequently, this study aims to introduce
additional information such as readability, sentiment, product
features and so on to improve the classification performance of
review manipulation by using decision tree (DT) algorithm. In
addition, we try to find the important review manipulation
factors from a candidate attribute set via the analysis of
extracted knowledge rules and correlation coefficients. It can
help the potential consumers to realize the reality of online

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานวิจัยที่เกี่ยวข้องได้ยอมรับการดำรงอยู่ของรีวิวการจัดการปัญหา [19, 21]รีวิวการจัดการเป็นหนึ่งในประเด็นร้อน และใหม่ในอีคอมเมิร์ซพื้นที่บริการ ที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยน้อยเผยแพร่ในปี [21, 27] จากผลงานบางอย่าง เราสามารถพบว่า "กำหนด" เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการจัดการความคิดเห็นโดยทั่วไป บริษัทเริ่มตรวจงานการจัดการในระยะเริ่มต้นของชีวิตวงจรการ เมื่อ "เวลา" ผ่านไป มันจะนำความเห็นจริงมากขึ้นในวันแรก ๆ และลดประสิทธิผลของจัดการข้อคิดเห็น แล้ว ผู้ประกอบการต้องจ่ายต้นทุนเพิ่มเติมเพื่อการจัดการกับความคิดเห็น ดังนั้น ความคิดเห็นการจัดการที่จะลดลงช่วงเวลา [19] ในมืออื่น ๆ เมื่อเวลาที่ผ่านมา ผู้บริโภครับเติมใหม่และตัวเก่าผลิตภัณฑ์จะหน้าออกเนื่องจากวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ที่สั้นของ 3 Cสินค้า 1 2 ปัจจัยเหล่านี้บังคับให้ผู้ประกอบการใช้ภาพโฆษณาก่อน และ หลังการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อผลิตภัณฑ์ที่นำออกใช้ ผู้ใช้แรก ๆ จะมีผลต่อความคิดเห็นผู้บริโภคอาจเกิดขึ้น องค์กรจะมีการจัดการความคิดเห็น โดยครั้งนี้ ดังนั้น การระบุความคิดเห็นจริงจากความคิดเห็นแรก ๆ มีประโยชน์สำหรับลูกค้าทางออนไลน์จะได้รับจริงการประเมินจากผู้อื่น มันสามารถลดความไม่แน่นอนของการซื้อตัดสินใจHu et al. [20] พบมี 10.3% มีรีวิวผลิตภัณฑ์'จัดการในอินเทอร์เน็ต เหล่านี้เกี่ยวข้องไม่กี่ความคิดเห็นปลอมทำให้การระบุจาก nonmanipulated ความคิดเห็นแรก ๆคนได้กลายเป็นงานยาก [19] มากสุดสำคัญคือ ลูกค้าไม่ได้รับเชื่อถือได้ข้อมูลที่ไม่ระบุชื่อและศักยภาพในการจัดการความคิดเห็น [2, 4] ดังนั้น การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแนะนำข้อมูลเพิ่มเติมเช่นการอ่าน ความรู้สึก ผลิตภัณฑ์และการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดหมวดหมู่ของทบทวนการจัดการ โดยใช้อัลกอริทึม (DT) ต้นไม้ตัดสินใจ ในนอกจากนี้ เราพยายามที่จะค้นหาการจัดการสำคัญรีวิวปัจจัยจากแอตทริบิวต์ผู้สมัครที่ผ่านการวิเคราะห์ของการตั้งค่าสกัดความรู้กฎและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ มันสามารถช่วยให้ผู้บริโภคเกิดการตระหนักถึงความจริงของออนไลน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการได้รับการยอมรับการดำรงอยู่ของการตรวจสอบ
ปัญหาการจัดการ [19 21].
ตรวจสอบการจัดการเป็นหนึ่งในประเด็นร้อนและใหม่ในอีคอมเมิร์ซ
พื้นที่ให้บริการ งานวิจัยไม่กี่ที่เกี่ยวข้องได้รับ
การตีพิมพ์ในปีที่ผ่านมา [21 27] จากไม่กี่งานที่เราสามารถ
พบว่า "ระยะเวลา" เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการจัดการความคิดเห็น.
พูดโดยทั่วไป บริษัท เริ่มที่จะทำรีวิว
งานการจัดการในขั้นตอนการเริ่มต้นของชีวิตสินค้า
วงจร เมื่อ "เวลา" ไปในก็จะนำความคิดเห็นของจริงมากขึ้น
ลงในการจัดการและลดประสิทธิภาพของ
การแสดงความคิดเห็นการจัดการ จากนั้นผู้ประกอบการความต้องการจ่ายค่าใช้จ่ายมากขึ้น
อีกครั้งจัดการความคิดเห็น ดังนั้นการจัดการความคิดเห็นจะ
ถูกลดลงเมื่อเวลาผ่านไป [19] ในทางกลับกันเมื่อถึงเวลา
ที่ผ่านมาผู้บริโภคได้รับเลือกใหม่มากขึ้นและพี่
ผลิตภัณฑ์จะเผชิญออกเนื่องจากวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์สั้น 3C
สินค้า 1 2 ปัจจัยเหล่านี้บังคับให้ผู้ประกอบการที่จะใช้ภาพ
โฆษณาก่อนและหลังการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อ
สินค้าที่ปล่อยความคิดเห็นของผู้ใช้จัดการจะมีผลต่อ
ผู้บริโภคที่มีศักยภาพ องค์กรจะมีการจัดการของ
ความคิดเห็นในครั้งนี้ด้วย ดังนั้นเพื่อให้การแสดงความคิดเห็นระบุจริงจาก
ความคิดเห็นจัดการจะเป็นประโยชน์สำหรับลูกค้าออนไลน์ที่ได้รับจริง
การประเมินผลจากคนอื่น ๆ มันสามารถลดความไม่แน่นอนของการซื้อ
การตัดสินใจ.
Hu et al, [20] พบว่ามี 10.3% ผลิตภัณฑ์ความคิดเห็นจะถูก
จัดการในอินเทอร์เน็ต เหล่านี้ที่เกี่ยวข้องกับความคิดเห็นของปลอมไม่กี่
ทำให้การระบุความคิดเห็นจัดการจาก nonmanipulated
คนได้กลายเป็นงานที่ยาก [19] มากที่สุด
ที่สำคัญคือการที่ลูกค้าไม่สามารถรับเชื่อถือ
ข้อมูลจากการจัดการที่ไม่ระบุชื่อและศักยภาพ
ความคิดเห็น [2, 4] ดังนั้นการศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแนะนำ
ข้อมูลเพิ่มเติมเช่นการอ่านความเชื่อมั่นของผลิตภัณฑ์
คุณลักษณะและอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดหมวดหมู่ของ
การจัดการการตรวจสอบโดยใช้ต้นไม้ตัดสินใจ (DT) อัลกอริทึม ใน
นอกจากนี้เราพยายามที่จะหาที่สำคัญการตรวจสอบการจัดการ
ปัจจัยจากแอตทริบิวต์ผู้สมัครตั้งค่าผ่านทางการวิเคราะห์ของ
กฎความรู้สกัดและค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ มันสามารถ
ช่วยให้ผู้บริโภคที่มีศักยภาพที่จะตระหนักถึงความเป็นจริงของออนไลน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

งานวิจัยที่เกี่ยวข้องมีการยอมรับการดำรงอยู่ของรีวิวปัญหาการจัดการ [ 19 , 21 ]ทบทวนการจัดการเป็นหนึ่งในที่ร้อนและปัญหาใหม่ในอีคอมเมิร์ซพื้นที่ให้บริการ งานวิจัยที่เกี่ยวข้องมีไม่กี่ที่ตีพิมพ์ในช่วงปี 21 [ 27 ] จากงานน้อย เราสามารถค้นหา " เวลา " คือ ปัจจัยสำคัญสำหรับการรีวิวโดยทั่วไปแล้วบริษัทเริ่มทำรีวิวจัดการงานในการเริ่มต้นขั้นตอนของชีวิตผลิตภัณฑ์รอบ เมื่อ " เวลา " ไปก็จะนำความคิดเห็นที่แท้จริงมากขึ้นเข้าควบคุม และลดประสิทธิภาพของจัดการความคิดเห็น แล้วต้องจ่ายค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมบริษัทเพื่อจะจัดการกับ รีวิว ดังนั้น การจะวิจารณ์จะลดลงเมื่อเวลาผ่านไป [ 19 ] ในมืออื่น ๆ , เวลาที่ผ่านมา ผู้บริโภคมีตัวเลือกใหม่และเก่าผลิตภัณฑ์จะหน้าออกเนื่องจากการสั้นวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ 3Cสินค้า 1 2 ปัจจัยเหล่านี้บังคับสถานประกอบการที่จะใช้ภาพโฆษณาก่อนและหลังการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อผลิตภัณฑ์การจัดการจะมีผลต่อความคิดเห็นของผู้ใช้ ,ผู้บริโภคที่มีศักยภาพ องค์กรจะจัดการของวิจารณ์โดยในครั้งนี้ ดังนั้น การระบุความคิดเห็นที่แท้จริงจากทำรีวิวจะเป็นประโยชน์สำหรับลูกค้าออนไลน์ได้จริงการประเมินจากผู้อื่น มันสามารถลดความไม่แน่นอนของการซื้อการตัดสินใจHu et al . [ 20 ] พบว่ามีร้อยละ 10.3 เป็นสินค้ารีวิวจัดการในอินเทอร์เน็ต เหล่านี้เกี่ยวข้องกับของปลอมไม่กี่ให้ระบุความคิดเห็นจาก nonmanipulated บงการที่ได้กลายเป็นงานยาก [ 19 ] มากที่สุดที่สำคัญคือ ลูกค้าไม่สามารถเชื่อถือได้ข้อมูลจากนิรนามและศักยภาพที่ควบคุมรีวิว [ 2 , 3 ] ดังนั้น การศึกษานี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อแนะนำข้อมูลเพิ่มเติมเช่นการอ่าน , ความเชื่อมั่น , ผลิตภัณฑ์คุณลักษณะและอื่น ๆเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการจำแนกทบทวนการจัดการโดยใช้แผนภาพการตัดสินใจแบบต้นไม้ ( DT ) ขั้นตอนวิธี ในเรายังพยายามที่จะหาจัดการตรวจสอบที่สำคัญปัจจัยจากผู้สมัครชุดคุณลักษณะที่ผ่านการวิเคราะห์สกัดความรู้ กฎกติกา และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ มันสามารถช่วยให้ผู้บริโภคที่มีศักยภาพที่จะตระหนักถึงความเป็นจริงของออนไลน์