1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的快速发展和普及，用户生成内容（user-generatedcontent，ugc）在互联网中占据越来越重要的地位。

用户生成内容涵盖了各种形式的表达，如网络评论、社交媒体帖子、论坛讨论等，这些内容反映了用户的观点、情感和态度，为其他用户提供了参考和决策依据。

特别是在电子商务领域，用户生成内容已经成为影响消费者购买决策的重要因素之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

用户生成内容可靠性研究近年来受到学者们的广泛关注，其研究内容主要集中在可靠性评价指标体系构建、影响因素分析以及评价方法研究等方面。

国内学者在用户生成内容可靠性研究方面取得了一定的成果，例如，部分学者提出了基于用户行为特征、内容特征以及网络环境特征的用户生成内容可靠性评价指标体系，并开发了相应的评价模型。

此外，一些研究探讨了情感分析在用户生成内容可靠性评价中的应用，例如，利用情感词典和机器学习方法对用户评论进行情感分类，并将其作为判断评论真实性的依据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括：
1.构建用户生成内容可靠性评价指标体系：针对豆瓣网和当当网的用户评论特点，构建包含情感倾向、评论内容、用户行为等多维度的用户生成内容可靠性评价指标体系。

2.构建情感分析模型：研究不同情感分析方法在用户评论情感倾向识别中的性能，选择合适的模型对豆瓣网和当当网的用户评论进行情感倾向分析。

3.构建用户生成内容可靠性评价模型：结合情感分析结果和可靠性评价指标体系，构建基于情感分析的用户生成内容可靠性评价模型，并对模型的有效性进行评估。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究和定性研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：系统梳理用户生成内容可靠性评价、情感分析等相关领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理：通过网络爬虫等技术手段，分别收集豆瓣网和当当网的用户评论数据，并对数据进行清洗、去噪、文本分词等预处理操作，为后续分析做好准备。

3.情感分析模型构建与训练：选择合适的情感分析方法，例如基于词典的情感分析、基于机器学习的情感分析等，构建情感分析模型，并利用标注好的评论数据对模型进行训练，以提高模型的准确率和泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建了面向豆瓣网和当当网用户评论的可靠性评价指标体系，更加贴近研究对象的特点，提高了评价的针对性和准确性。

2.结合情感分析技术构建用户生成内容可靠性评价模型，为用户生成内容可靠性评价提供了新的思路和方法，丰富了可靠性评价的研究手段。

3.通过比较分析豆瓣网和当当网用户生成内容的可靠性差异，揭示不同平台用户生成内容可靠性的影响因素，为平台监管和用户引导提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李晓东,苑红.面向深度学习的情感分析研究进展[j].计算机应用研究,2018,35(12):3537-3543,3550.

[2]赵妍妍,秦兵,刘挺.面向产品评论的情感分析研究进展[j].软件学报,2015,26(06):1443-1463.

[3]刘挺,车万翔,李生.情感分析研究进展[j].自然语言学习,2022,7(01):1-13.