基于ELM的网络口碑影响力实证研究的中期报告.docx

基于ELM的网络口碑影响力实证研究的中期报告 中期报告 一、研究背景和意义 社交媒体已经成为了人们重要的信息获取和分享平台之一，尤其是在购物决策等领域，网络口碑的影响力不可忽视。因此，对网络口碑的影响力进行量化研究，对于提升品牌形象、增强市场竞争力具有重要的意义。 目前，国内外学者已经进行了一定程度的网络口碑影响力的研究，但是，在研究方法和研究内容上仍存在着一定的局限性，如研究对象主要是消费品牌，研究方法主要是基于情感分析和文本挖掘等传统的文本处理技术，无法充分挖掘网络口碑的深层次信息和影响力。 因此，本研究将基于ELM（Extreme Learning Machine）算法，结合对网络口碑的内容和用户情感、行为等因素的综合分析，对网络口碑影响力进行量化研究，以期弥补传统研究方法上的不足，并为品牌相关企业提供更为深入的市场营销决策支持。 二、研究进展 1.数据采集 本次研究选取了某知名品牌在微博上的相关话题为数据源，共采集了1万条微博数据。其中，包含了用户发表的微博内容和对该品牌的评价情感。通过对数据的筛选和预处理，去除了部分无关和噪声数据。 2.数据分析 本研究采用ELM算法对微博内容进行情感分析和主题分类，分析用户对品牌的评价情感和关注点，找出影响网络口碑的关键要素。 3.网络口碑影响力构建 基于ELM算法分析出的关键要素，本研究构建了针对网络口碑影响力的评价指标体系，并通过实证研究分析指标权重和影响因素，探究网络口碑的影响机制。 三、下一步工作计划 1.继续完善数据采集和预处理工作，扩大数据规模。 2.进一步优化和调整ELM算法的参数和模型，提升研究结果的准确性和可靠性。 3.依据构建的网络口碑影响力评价指标体系，对不同品牌进行对比研究，深入挖掘网络口碑影响的规律和机制。