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저자정보
Xinzhe Li (Kyunghee University) Qinglong Li (Kyunghee University) Jaekyeong Kim (Kyunghee University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022년 ICEC-한국지능정보시스템학회 공동춘계학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
360 - 368 (9page)

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With the growth of the e-commerce industry, online consumer reviews significantly impact the consumer purchase decision process. Since the consistently increasing number of reviews, the consumer can face an information overload problem. Thus, the consumers have a challenge exploring the information they need. Thus, we argue that predicting the review helpfulness becomes significant. When predicting review helpfulness, since the review contents and star ratings are information written from the same consumer experience, the consistency of the review contents and star ratings is essential. Previous studies predict review helpfulness by considering review content and star ratings simultaneously. However, such an approach has limitations in the representation capacity of star ratings and the capture of the interaction between review content and star ratings. The current study proposed a CNN-CRI mechanism to address the limitations of the previous study. To evaluate the proposed methodology, we utilized real-world online review data from Amazon.com. The results show that our study model indicates better performance than the state-of-the-art approach.
#Review helpfulness prediction #online review #star ratings #content-rating interaction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. CNN-CRI Framework
4. Experiments
5. Discussion and Conclusion
References

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