网站分析论文范文参考 网站分析毕业论文范文[精选]有关写作资料

目录

1. 第一篇网站分析论文范文参考：基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
2. 第二篇网站分析论文样文：政府网站用户行为特性及其应用研究
3. 第三篇网站分析论文范文模板：Web导航中用户认知特征及行为研究
4. 第四篇网站分析论文范例：网络链接分析与网站评价研究
5. 第五篇网站分析论文范文格式：在线评论的客户参与动机与评论有效性研究

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第一篇网站分析论文范文参考：基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

随着ADSL宽带网络技术的发展,ADSL网络用户数量逐年增加；与此同时,借助于移动网络的升级和智能手机的推广,移动互联网也发展迅猛,用户增长强劲.网络已经成为了我们生活中不可缺少的一部分.网络是庞大的,更是复杂的,不论是对新兴的移动互联网还是不断升级的ADSL宽带网络都还有认识不全面之处.而网络流量监测技术则是一把打开网络流量分析大门的钥匙,将网络流量监控技术获取的海量网络流量信息,与云计算、数据挖掘技术相结合,可以深入分析和挖掘网络的流量特征和用户特征.建立网络模型,为网络的设计和优化提供参考；并深入挖掘用户的上网行为和偏好行为,掌握用户的偏好行为,依据用户的偏好推荐更多优质的网络内容.本文的主要研究内容和创新点如下：

(1)将基于Hadoop的云计算技术引入海量网络流量分析领域,创新性的将数据挖掘的关键算法、Hadoop云计算平台和海量网络流量分析相结合,构建了基于Hadoop云计算平台的海量网络流量分析系统.系统实现了对海量网络流量数据的分布式存储和高效准确的数据挖掘.研究的关键算法有：分类算法对海量流量进行分类,聚类算法研究用户的行为偏好,推荐算法根据用户偏好推荐.

基于Hadoop云计算的海量网络流量分析系统包括基于Hadoop云计算的移动互联网网站分类系统和基于Hadoop云计算的移动互联网网站访问推荐系统两个系统.网站分类系统,使用基于MapReduce的数据挖掘的分类算法集,完成了基于海量移动互联网流量的网站分类,通过分类得到了移动互联网用户的网站偏好；推荐系统,使用基于MapReduce的推荐算法集,根据用户的网站偏好进行网站推荐；IS*MMR聚类算法构建了可以处理海量互联网用户业务使用流量数据的分布式聚类算法,获得用户行为偏好.分类,聚类,推荐三大数据挖掘算法相辅相成,分类海量移动互联网流量,聚类移动互联网流量和用户偏好群体特征,并根据偏好进行用户推荐.简要介绍了实验室的云计算平台,并使用国内互联网现网采集的真实流量数据进行系统性能测试,测试结果证明了系统的高效性.

(2)基于Hadoop云计算的移动互联网网站分类系统的系统.该系统支持对海量移动互联网数据进行快速准确分类.通过实验对该系统中的分类模型和关键分类算法进行了比较.基于移动互联网现网流量数据的URL分类结果,对比了各类网站时间维度上的流量特征和应用商店网站特征,反映用户的网站偏好.

本文使用部署在国内移动互联网骨干网节点的10G速率的流量监测设备,采集了我国两省的时间跨度为三年一共八天的移动互联网网站访问流量数据.基于多种分类需求,对系统的三种分类模型：ALL Model分类模型,1&,Other Model模型和1&,1Model分类模型,进行了比较；基于移动互联网现网流量数据的URL分类结果对该系统中的关键算法(基于MapReduce的朴素贝叶斯算法和基于MapReduce的LDA算法)进行了分类准确率分析,挖掘了两者的分类应用场景,验证系统高效性和高分类准确率；挖掘各类网站时间维度的流量特征和应用商店下载特征.

(3)研究了国内某省ADSL宽带网络流量,分析了ADSL用户的上下线和业务使用行为.使用非时齐泊松过程对ADSL用户的上下线行为建模,并证明模型的有效性；提出了MapReduce架构的IS*MMR聚类算法,处理海量ADSL业务数据,并得到用户群的业务偏好模型.

本文通过实验和理论推导发现,ADSL宽带网络用户上下线行为符合非时齐泊松过程.根据该过程的定义和特点,推导出用户上线登陆概率和离线退出概率,并建立了ADSL用户上下线状态转移模型,该模型可以对用户上下线行为进行预测,实验结果显示该模型预测的有效性.通过引入模拟退火、并行化聚类特征和稀疏向量,设计了基于MapReduce的IS*MMR算法,该算法可以有效的对海量高维的稀疏流量数据进行快速、准确的聚类,对现网中的ADSL用户业务行为数据进行聚类,得出了用户群组的业务偏好行为模型,也证明了该算法的高效性和有效性.

(4)本文改进了关联规则和协同过滤算法,以适合海量网络流量的分布式计算.开发了一套基于Hadoop的移动互联网网站访问推荐系统.使用该系统可对采集自现网的用户网站偏好数据进行分析,根据用户和网站的相似性进行网站推荐,并通过实验验证了推荐系统的高效性和应用场景的多样性.

本文研究了基于移动互联网网站访问的推荐算法,设计开发了基于Hadoop的推荐系统.对系统架构进行了完整详细的描述；对推荐系统推荐算法模块中的3个关键推荐算法(基于MapReduce的Apriori算法MRApriori,基于MapReduce的MRUCF算法和基于MapReduce的MRICF算法)的并行方法进行了深入的研究；通过对基于现网采集的移动互联网用户偏好数据进行的一系列实验,得出了3个关键算法所适用的不同推荐场景,也验证了本推荐系统的高效性和算法有效性.

第二篇网站分析论文样文：政府网站用户行为特性及其应用研究

传统的信息行为研究中,研究的方向主要集中在行为动机、行为影响因素、行为过程及行为要素建模等方面,定性的研究较多,而定量的研究由于受研究工具及研究条件所限,往往只考查了有限的、且多为主观度量的行为属性,对行为主体实际发生行为所表现出的特性则缺少有效及客观地量化观测.由于缺少较为夯实的数据基础,传统的信息行为研究因此还多停留在粗粒度地行为考察和以定性为主的分析.以政府网站的用户行为为例,目前我国政府网站对于其用户的需求及行为普遍缺乏认知与了解,相关的研究也多停留在上述层面的分析,难以为现实工作提供实际参考和指导.

本人从两年前开始接触基于点击流的网站分析工具,借助国家信息中心的有关业务推进,尝试将相关工具应用到了政府网站的用户行为分析中,经过一年多的实践和工具改造,形成了一套适应政府网站的网站分析工具,并将其应用于数百家政府网站,从而为本研究积累了大量的研究素材与研究数据.通过近半年对累计数据分几个批次的处理及分析,最终形成了本文相关研究主题的研究基础.

通过对相关研究的回顾和相关实践的积累,本文形成了具体的研究思路和研究框架：通过对政府网站用户访问过程中点击流数据的采集与分析,本文重点从用户的访问质量、访问时间、访问来源以及访问需求四个方面描述了当前我国政府网站用户行为的基本特征,并考察了其用户行为特征随用户访问经验变化的演化规律；对用户行为的主要的几种类型：搜索、浏览、交互做了基于大量行为属性数据的行为量化分析,考察了政府网站用户各类型行为的行为偏好及其行为特性；总结和检验了影响政府网站用户行为的部分影响因素；并针对当前我国政府网站面临的各类问题,提出了基于用户行为特性的政府网站优化若干策略.

由于本文基于的网站样本和分析的周期有限,因此本文研究的有关结论还有待后续的进一步验证和扩展.

第三篇网站分析论文范文模板：Web导航中用户认知特征及行为研究

用户Web导航过程中的认知特征的复杂性以及当前Web导航建设中存在的诸多问题,使得为用户提供一个有效的Web导航机制,成为影响网站信息服务质量,提高信息利用效率的一个瓶颈.本文围绕着用户在Web中导航行为的认知过程和行为规律,主要开展了以下工作：

(1)系统梳理了Web导航的相关理论,从理论上推动学界对Web导航的探讨.分析了Web信息空间结构的特点及Web中存在的链接关系和内容关系,引入Web导航的概念及Web导航设计的理论基础；分析典型的Web导航模型,探析用户Web导航的过程,系统比较各种WEB导航机制,丰富和完善对Web导航机制的研究.

(2)构造基于问题解决理论的用户Web导航过程模型.该模型以问题解决理论为指导,将用户在Web中的导航过程模拟为一个解决信息问题的过程：问题确立、策略制定、策略执行、结果评价.并通过理论上分析个体特征、任务特征、结构特征以及认知特征对导航行为的影响,提出了研究模型和研究方案.

(3)通过实验方法研究用户Web导航行为的认知特征及影响用户导航行为的因素.该过程分为两个阶段.第一阶段,通过发声思考法来研究用户的认知过程,探索性的寻找影响用户导航的认知因素和变量,根据分析结果利用编码工具分析用户导航过程中不同阶段的认知特征,从而将用户的认知特征纳入基于问题解决理论的用户导航过程模型中,形成更为完善的模型.第二阶段,主要是采用社会统计方法探索客观任务复杂性、主观任务复杂性、导航行为特征、认知特征之间是否存在显著相关关系,并将性别和目标层级作为控制变量,探寻控制变量是否影响各潜在变量.

本文主要采用实验设计的方法,由笔者设计实验任务,以对“中国科技论文在线”网站导航为例,邀请25名实验者参加实验,通过视频录制、编码、质性分析、视频采集等方法获得用户导航过程中的认知行为数据和导航行为数据,并利用SPSS社会统计学软件的非参数检验和Spearman相关系数方法检验各潜变量、控制变量之间的影响关系.本文通过实验,得到以下结论：

(1)用户在Web导航过程中的各种认知活动可以归纳为五种最主要的特征：①任务认知,包括信息需求认知和任务难度认知.②导航性认知,包括对主导航栏目录结构的认知、对主页导航性的认知、对其它导航机制认知、以及对页面上查找线索的认知.③使用体验认知,包括界面可用性认知以及语义理解认知.④结果失败和不确定性认知.⑤记忆认知,包括背景知识认知工作记忆认知.

(2)基于问题解决理论的四阶段用户Web导航过程模型,并探讨各个阶段用户最主要的认知活动.结果表明：①问题确立阶段,用户的认知特征主要有信息需求认知、语义理解认知、工作记忆认知；②策略制定阶段是用户思维过程最为复杂的一个阶段,各种认知特征类型都不同频率的发生；③策略执行阶段的认知特征也呈现较多的类型；④结果评价阶段,用户对“结果失败和不确定性认知”是发生最频繁的一种认知特征类型,同时伴随着少量的其它认知特征.

(3)任务复杂性分为主观任务复杂性和客观任务复杂性两个维度.但是通过统计发现,主观任务复杂性不受性别、客观任务复杂性、目标的逻辑层级、以及认知特征的影响,仅仅受目标的物理层级以及任务执行结果的显著影响.

(4)认知特征影响因素.①实验发现某些认知特征之间存在显著相关,意味着一种认知行为的发生会导致产生其它的认知行为,例如背景知识认知与工作记忆认知、结果失败和不确定性认知、线索认知以及主导航目录结构认知之间彼此显著相关.工作记忆认知除了与背景知识认知显著相关外,还和结果失败和不确定认知、主导航栏目录结构认知显著相关.结果失败和不确定性认知还和信息需求认知负显著相关、和主导航栏目录结构认知正显著相关.界面可用性认知仅和任务难度认知显著相关.语义理解认知仅和主页导航性认知显著相关.②实验还发现用户Web导航中的各种认知行为发生频次与性别无关.

(5)导航行为影响因素.①导航行为指标之间彼此存在显著相关性,反映用户的导航行为规律.表现为每项任务实际访问页面总数和其余导航行为指标都显著正相关；不重复访问的页面总数仅和主页访问次数之间没有显著相关性,和其它导航行为指标显著正相关；主页访问次数还和导航栏访问次数之间没有显著相关性,而和每项任务实际访问页面总数、后退按钮次数和再访率之间显著正相关；后退按钮次数、再访率与所有的导航行为指标都显著正相关.②不同性别的用户在6项导航行为指标上没有显著性差异.③客观任务复杂性显著影响每项任务实际访问页面总数和不重复访问的页而总数两个导航行为指标,且呈负相关性；客观任务复杂性与导航栏的访问次数显著正相关.④用户的导航行为指标中,只有后退按钮的次数和再访率两个行为指标显著影响了事后用户对任务复杂性的主观判断.⑤成功的任务执行结果和失败的任务执行结果没有显著的导航行为特征上的差异.⑥日标的逻辑层级与每项任务实际访问页面总数、不重复访问的页面总数、导航栏访问次数正显著相关,与主页访问次数、后退按钮次数负显著相关.⑦用户的导航行为不同程度的受到认知特征的影响.每项任务实际访问页面总数与背景知识认知、工作记忆认知、结果失败和不确定性认知以及主导航栏目录结构认知显著正相关.不重复访问的页而总数与背景知识认知、工作记忆认知、结果失败和不确定性认知以及主导航栏目录结构认知显著正相关.后退按钮次数与用户的线索认知、主导航栏目录结构认知两种认知心理行为显著正相关.再访率与用户的线索认知、主导航栏目录结构认知两种认知心理行为显著正相关.主页访问次数与各认知特征发生频次之间均无显著关系.

此外,本文还通过聚类的方法,总结用户的四种典型的导航策略：轻松型导航策略、执着型导航策略、费力导航型、“试探型”导航策略.

第四篇网站分析论文范例：网络链接分析与网站评价研究

本论文是国家自然科学基金资助项目“网络信息计量学的理论、方法与实证研究”(批准号:70273032)的组成部分和研究成果之一.

全文共7章,从三个方面对学术型网站的网络链接进行了较为全面的探讨.第一章对目前国内外网络链接领域的研究状况进行了综述,第二、三、四、五章是对网络链接的理论探讨,包括网络链接的研究方法、衡量网络链接的指标体系、网络链接在核心网站测定中的作用以及网站各层的链接特征,第六、七章属于网络链接在科学评价和网站评价中的应用研究,其目的不仅在于探讨网络链接分析在这两个领域的价值,更重要的是检验本研究所建立的方法和运用的指标在实践中的应用.上述各章的主要内容如下:

1、网络链接研究的现状及趋势

本章阐述了网络链接研究的意义、现状、存在的问题及发展趋势.网络链接研究是网络技术进步的产物,也是促使网络在社会生活各领域产生更为深刻影响的现实要求.网络链接研究不仅成为促进网络信息计量学产生和发展的重要动力,而且是探索网络空间结构和进行网络知识挖掘的必然工具,它的突破将极大地提高网络信息检索效率.网络链接分析是一个新兴的研究领域,在理论研究领域目前主要集中在三个方面,即网络链接分析与期刊文献引文分析的异同、网络链接的目的和类型以及网络影响因子的探讨,在应用领域,其研究主要涉及核心网站的确定、网络结构挖掘和知识发现、搜索引擎检索质量的改进和在机构研究能力评价中的应用等.这些方面都是近期研究的重点,虽然,网络链接研究逐步受到各相关领域研究者的关注,并已经取得了一些成果,但总的来说,还没有成熟的理论、方法可供借鉴,应用领域的研究还具有相当的局限性.

2、网络链接研究的方法和工具

特征方法的形成是一个学科和研究领域成熟的重要标志.目前,网络链接研究采用和借鉴的都是传统信息计量学和科学计量学的原理、方法,而且,对这些方法在网络链接领域的适用性还存在较大的争议,远未形成自身独特的方法体系.本章从样本的选择、原始数据的获取、数据的提取和统计以及数据分析四个方面阐述了网络链接的研究方法以及开发和使用的工具,并对每个环节所采用方法的理论基础、具体操作步骤、可能存在的问题和相应的改进措施进行了详尽的描述和分析,希望对以后的研究具有借鉴意义.

3、网站链接的特征研究

本章确立了19个与网络链接相关的指标,以抽样所得的20个商学院网站和20个医学院网站为样本,探讨这些指标所具有的特征.通过这部分的研究,首先,我们发现这些指标数据量的分布不符合正态分布,经过对数转换后,呈现单峰和大致的对称状分布,并且,本研究所确定的101个学术型网站,在这些指标上不存在具有统计意义上的差异,其次,研究证实,网站中指向内部的链接在数量和出现频率上远远高于指向外部的链接,造成这一现象的主要原因可能是网络学术信息资源获取和利用不便,在学术界的认可度不高,再则,本研究发现,在特定主机中,存在大量指向主机外,却在相同域的链接,这部分链接的性质既不同于指向主机自身的链接,也不同于指向域外其它网络资源的链接,在网络链接和网站评价研究中,必须考虑其对研究结果可能造成的影响.

4、核心网站与非核心网站链接的比较研究

核心网站的测定在理论和实践领域都是网络链接的研究热点.这一章里,我们首先详细阐述了如何以网站被链接数和网络影响因子(Web-IF)确定核心网站,并对这两种方法的优劣以及测定结果的一致性进行了分析.结果表明,这两种方法所确定的核心网站基本一致,线性相关分析结果表明,两者显著相关,相关系数为0.75,并指出,在计算Web-IF时应以网站实际可访问到的网页数量作为计算依据,其次,在对核心网站与非核心网站链接特征的对比分析中,由于所选择样本过于同质化,也就是如果以美国所有商学院网站作为研究对象的总体,本研究所选择的样本可能都属于核心网站的范畴,因而两组数据的差异不很显著,第三,研究结果显示,被利用程度高、影响力较大的网站在链接特征上表现为:网站规模平均为964兆字节、页面文件数为4418个、平均每个页面有25个链接,其中指向主机外的链接为6个,指向域外的链接为4个,这些链接指向1871个网站,这些对我们设计网站具有一定的参考价值,第四、对网站被链接数的频数分布研究表明,其分布特点与洛特卡(Lotka)分布非常类似.

5、网站链接的分层研究

网站中不同类型信息的组织和分布是不均衡的.在本章,我们对网站不同层次的功能、文件类型和数量、网络链接的分布特点进行了研究,得到以下结果:第一、网站各层在字节数、文件类型和所拥有的网络链接数量上具有明显的规律性,其变化取决于各层的功能定位,第二、链接密度和页面平均链接数对大量样本而言,具有一定的变化趋势,但个体之间存在较大差异,第三、本研究发现,单纯依靠链接密度和页面平均链接数判定网页功能存在一些缺陷,因此,笔者考虑最好构建能同时反映链接某方面的特性和页面功能的新的量化指标,专门用于判定网页的功能,第四、这部分的研究证实,本研究所确定的核心网站在信息的组织和分布方面比较合理,表明这些网站在建设过程中经过了严谨的规划.

6、链接分析与大学评价研究

本章对网站被链接数和Web-IF在大学评价研究中的作用进行了讨论,并探讨了网站链接各方面的属性与大学综合排名的相关程度,以明确其对提升大学综合排名的贡献率,结果发现:第一、网站影响因子与大学综合排名具有一定的线性相关关系,但网站被链接数与大学综合排名并不具有线性相关关系.这表明,我们利用网站链接特征开展大学综合评价研究必须考虑到网站规模对研究结果所造成的影响,第二、衡量网站链接特征的各指标与大学综合排名的线性相关分析没有发现两者之间具有线性相关关系,这表明,网站链接对提升大学综合排名的贡献率很低,第三、通过分析,我们认为网络在学术研究领域所发挥的效用还不够,它远未成为学术团体和学者开展学术研究和进行学术研讨的主要场所,在提高科研绩效,促进组织和机构的发展方面所起到的作用极其有限,还有待大力开发并提高其功能和效益.

7、中、美学术型网站链接特征的比较研究

通过对中国财经类院校网站与美国商学院网站的对比研究,我们发现两者在网站规模、网站具有的链接数量和网站影响力等方面都存在显著的差异.这些差异不仅表明中国财经类院校的网站在信息含量、信息组织的合理程度以及网站影响力等方面低于美国同类网站,更重要的是,我们通过这个比较研究认识到我国网络资源的建设与美国所存在的巨大差距.笔者认为,为了缩小这种差距,我们必须强化社会的网络意识,将网络信息资源建设作为促进科技进步和社会发展的重要措施,相关部门对此应给与高度重视和积极的引导与支持.

第五篇网站分析论文范文格式：在线评论的客户参与动机与评论有效性研究

近年,随着经济和社会的快速发展,电子商务已成为重要的零售业态,网络购物也成为人们购物的重要方式.电子商务和网络购物与实体销售最大的区别是商品只能通过网络可呈现的方式(文字、声音、图像等)达到消费终端即客户,商品的直观感知性和试用性受到极大限制.在线客户评论作为线下口碑的网络延伸形式,能够有效弥补上述不足.对电子商务销售商而言,在线客户评论有助于其实现网络营销、建立声誉系统和声誉传播的目的,同时对消费者而言,也有助于其做出正确的购买决策,降低网络购物的不确定性和风险.销售商希望获得更多更有效的在线客户评论,而消费者希望看到更有效对自己购买决策有帮助的其他客户发表的评论.因此,研究在线客户评论的来源和有效性影响因素具有重要的现实意义.

本文基于传播学中的传播过程理论和霍夫兰德传播说服理论,站在中立的立场,研究客户参与在线评论的动机和在线评论的有效性影响因素,以三个大型中国B2C电子商务网站的5710条在线客户评论为对象,运用序贯互惠博弈分析和Tobit回归模型,研究“谁、说什么以及有什么效果”,目的是分别解决或应对网络购物和在线评论时代的“信息不足”和“信息过载”的问题.本研究的主要工作具体体现在以下三个方面：

第一,对比分析了在线客户评论与传统口碑的异同,归纳总结出中国B2C电子商务网站上在线评论的特点,基于传播过程由传播者、传播内容、传播渠道、受传者和传播效果5个要素和环节组成的“5W模式”,建立了包括评论发表者、评论本体、接收者和电子商务网站四要素的在线客户评论理论分析框架.

第二,归纳分析了知识共享、虚拟社区参与和口碑传播的动机,总结出包括自我导向性、社区导向性、商家导向性三个维度的九个在线客户评论参与动机.采取一对一深度访谈的方式,验证上述动机的同时发现了前人研究中尚未提到的“互惠”动机,然后运用序贯互惠博弈模型分析了客户参与发表在线评论的互惠心理和行为特点.

第三,融合传播学、心理学、行为学和信息学等理论视角,基于归因理论、精细处理可能性模型、认知匹配理论、信息可获得性及诊断性理论,结合词性标注和词频统计等文本挖掘方法,提出影响在线客户评论有效性的四个维度：信息内容、信息来源、产品类型和发表时间.建立了在线客户评论有效性影响因素的模型,通过对中国大型B2C网站上评论数据的实证分析,对模型进行检验.根据结论,提出可供电子商务网站和客户参考的改进在线评论系统的措施.

本文的主要研究结论和创新点如下：

第一,针对以往从客户单方面、静态研究评论发表动机的不足,通过访谈发现了客户参与发表在线评论的“互惠”动机,并运用序贯博弈方法剖析了“客户与客户”双方互惠动机的动态作用机制和作用过程,发现信息共享、互惠倾向和相互信任在其中的重要作用.完善了在线评论参与动机体系,弥补了仅通过实验或实证方法研究参与动机问题的理论视角.访谈发现客户参与发表在线评论不仅局限于“自利”或“利他”的行为,还表现出“互惠”的心理.从博弈论的角度将发表评论的囚徒困境模型进行长期、动态和基于互惠心理的扩展,发现个人互惠动机较强,并且信任他人的情况下,利于评论的发表.

第二,针对以往研究对评论文本内容缺乏深入分析的不足,运用文本挖掘技术客观地提取出在线评论文本内容的关键要素即语气强度、表述客观性和信息完整性,并构建了包括信息内容、信息来源、产品类型和发表时间四个维度的完整的在线客户评论有效性影响因素模型.运用文本挖掘和内容分析的方法,提取在线客户评论内容的关键属性,与以往研究相对比,为提炼在线评论有效性影响因素、建立更合理的模型提供了更可靠的依据.四维度的在线评论有效性影响因素模型改进并充实完善了其他学者提出的相关理论,模型得到来自中国三个大型B2C电子商务网站16种产品的5710条评论数据的验证,说明该模型具有合理性和普适性.

第三,首次发现了评论深度与评论有效性的倒U型关系,结合对文本内容关键要素的实证分析,融合并解释了以往研究结论不一致的冲突,发现了评论语气强度、表述客观性与评论有效性的正相关关系,而信息完整性与评论有效性则成负相关关系.

第四,针对以往对评论有效性的研究只考虑信息内容的不足,通过实证分析,首次发现并验证了评论来源与在线评论有效性的相关关系,同时验证了产品类型对评论深度、评论者情感极端性、其他评论者回应与评论有效性关系的调节作用.

该文是网站分析论文范文,为你的写作提供相关参考.

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