《表1 TOBIT结果：基于NLP文字处理的评论有用性探究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
计算三个模型的TOBIT回归结果，得到结果，如表1所示:
| 图表编号 | XD00223318000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.11.10 |
| 作者 | 钟丁媛、高峥洲、金皓辰、陶昉昀 |
| 绘制单位 | 南京林业大学理学院、南京林业大学理学院、南京林业大学理学院、南京林业大学理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《图3 C、D组参数表：基于NLP文字处理的评论有用性探究》2020.11.10
- 《表2 A、B组参数表：基于NLP文字处理的评论有用性探究》2020.11.10
- 《表5 多元回归方程结果：在线评论有用性的深度数据挖掘——基于TripAdvisor的酒店评论数据》2020.10.08
- 《表1 评论的城市分布表：在线评论有用性的深度数据挖掘——基于TripAdvisor的酒店评论数据》2020.10.08
- 《表2 一次评论和两次评论的评论感知有用性差异性检验结果》2020.06.20
- 《表1 变量的操作化定义：追加评论特征及其感知有用性的研究——基于京东网站真实评论数据》2020.06.20
- 《表4 回归结果：基于手机评论数据探究在线评论有用性的影响因素》2020.06.15
- 《表6 方差膨胀因子：基于手机评论数据探究在线评论有用性的影响因素》2020.06.15
- 《表2 描述性统计：基于手机评论数据探究在线评论有用性的影响因素》2020.06.15
- 《表1 变量描述表：基于手机评论数据探究在线评论有用性的影响因素》2020.06.15
- 《表3 相关系数：基于手机评论数据探究在线评论有用性的影响因素》2020.06.15
- 《表2 分类模型实施结果：基于多模态数据语义融合的旅游在线评论有用性识别研究》2020.02.24
- 《表1 变量解释及题项：追加评论矛盾性对消费者购买行为的影响研究——基于消费者感知有用性和产品搜索性》2020.02.25
- 《表2 变量量化方法：基于机器学习的网络评论信息有用性预测模型研究》2019.12.01
- 《表1 算法的分类结果：在线评论的评论有用性判定》2019.09.01
- 《表1 算法的分类结果：在线评论的评论有用性判定》2019.09.01
- 《表1 变量设计及测度：在线评论有用性的影响因素研究——基于商品类型的调节效应》2019.05.01
- 《表5 假设验证结果：在线评论有用性的影响因素研究——基于商品类型的调节效应》2019.05.01
- 《表5 评论有用性影响作用的检验结果》2018.09.15
- 《表5 线性模型回归结果：个体评论与总体评分一致性对评论有用性的影响》2019.12.08