基于在线评论数据的产品需求趋势挖掘

作     者：沈超 王安宁 方钊 张强 SHEN Chao;WANG An-ning;FANG Zhao;ZHANG Qiang

作者机构：合肥工业大学管理学院安徽合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室安徽合肥230009 

出 版 物：《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science)

年 卷 期：2021年第29卷第5期

页      面：211-220页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 120202[管理学-企业管理（含：财务管理、市场营销、人力资源管理）] 0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71690235,72071060,71901086) 安徽省自然科学基金资助项目(2008085QG336) 

主　　题：在线评论 需求趋势 产品属性 情感分析 

摘      要：随着经济水平的提高和物质生活的丰富,消费者的需求变化也越来越快。能否迎合市场需求的变化是企业产品成功的关键。随着社交媒体的发展,消费者为了分享购物体验发表了许多在线评论信息,其中蕴含着消费者的需求变化。本文在产品特征提取和属性情感分析的基础上,构建了垃圾评论识别模型。然后,利用时间序列分析模型预测下阶段的产品属性关注度和情感计算。最后结合历史数据的变化趋势,分析产品属性的重要性和市场满意情况。利用汽车论坛上的汽车评论数据对本文提出的研究模型进行了验证。研究结果可以为企业制定营销策略以及产品改进与创新提供决策支持。