《表1 评论属性分类：Altmetrics视角下的人文社会科学学术专著影响力评价研究——基于BkCI、Amazon和Goodreads的比较分析》

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《Altmetrics视角下的人文社会科学学术专著影响力评价研究——基于BkCI、Amazon和Goodreads的比较分析》

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周清清等[25]提出了一种有效的细粒度属性提取方法，并使用该方法成功提取了中文图书评论的细粒度属性。此外，Zhou等[26]还使用TF-IDF方法[27]得到图书评论的高频属性。本文整合了前人所提取的图书评论的细粒度属性。为了使研究更加全面，我们根据图书的特点，在整合属性的基础上增加了其他相关的属性，最终得到23个细粒度的图书评论属性。根据细粒度属性的语义特征，将23个评论属性分为三类（表1）：正文内容、出版信息和业务服务。