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内容提要
“消费之前先看评论”已经成为许多人的习惯，相应地，也有越来越多的人愿意在网络上留下自己的点评。国内外的点评网站如Yelp、TripAdvisor、大众点评等积累了海量的用户评论，但是，网上的评论并不总是可靠。平台尝试用各种方式对评论进行排序，同时也在不断探索如何才能吸引用户发布更有用的评论。如果可以找到那些会发表有用评论的用户，邀请他们更多参与到社区建设中，这会让更多用户从中受益。但是由于长尾效应，绝大多数人在平台上留下的信息都如雪泥鸿爪，怎样才能知道他们都是什么样的评论者呢？
本篇来自MISQ的研究旨在通过评论者的前期写的产品评论来推断其大五（big five）人格个性，并预测未来的评论有用性。首先训练了一个深度学习模型来推断评论者的性格特征。其次，根据人格理论提出了人格特质如何与评论有用性相关的假设。第三，假设检验结果表明，较高的评论有用性与较高的开放性、责任心、外向性和宜人性以及较低的情绪稳定性有关。第四，使用监督分类算法构建了一个集成模型，以根据推断的人格特征预测未来的评论有用性。通过包含推断的人格，集成模型在召回率和精确度方面显示出显着的提高，从而证明了其与基准相比具有卓越的预测能力。
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