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文本情感分析在网购评论中的应用前景

信息技术 2013年第12期37卷 71-74页

作者：奚金金霍欢徐亚上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

结合网购评论文本的特点,分别从网购评论文本情感信息的抽取、分类以及情感信息的检索与归纳三个方面来阐述文本情感分析在网购评论领域的实际应用前景。其中,网购评论文本情感信息的抽取和分类是进行网购评论文本情感信息检索与归纳的... 详细信息

结合网购评论文本的特点,分别从网购评论文本情感信息的抽取、分类以及情感信息的检索与归纳三个方面来阐述文本情感分析在网购评论领域的实际应用前景。其中,网购评论文本情感信息的抽取和分类是进行网购评论文本情感信息检索与归纳的基础,而网购评论文本情感信息检索与归纳是与用户直接交互的接口,也是最具有实用价值和商业价值的部分。

关键词：文本情感分析网购评论统计语言模型情感词典情感文摘

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基于网购评论的产品成功度评价模型

价值工程 2020年第29期39卷 13-15页

作者：白晓萌西北工业大学西安710072

互联网时代,参与网购的消费者和销售商越来越多。商品的网购评论情况不仅可以帮助顾客做出产品购买决策,还可以帮助企业制定销售策略。基于亚马逊平台上的商品销量和评论信息,本文通过情感分析将评语量化为分数,并用相关性分析找到商品... 详细信息

互联网时代,参与网购的消费者和销售商越来越多。商品的网购评论情况不仅可以帮助顾客做出产品购买决策,还可以帮助企业制定销售策略。基于亚马逊平台上的商品销量和评论信息,本文通过情感分析将评语量化为分数,并用相关性分析找到商品评星、评语和销量的关系,通过多元线性回归确定了通过评论衡量产品成功程度的度量方式。

关键词：网购评论情感分析相关性分析多元线性回归

基于评论信息的网购情景线索类型及其作用机制研究

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管理评论 2015年第4期27卷 156-166页

作者：王林曲如杰赵杨东北大学工商管理学院沈阳110819 东北大学秦皇岛分校管理学院秦皇岛066004 中国科学院大学管理学院北京100190

网购情景线索是呈现在网购者面前的一些刺激场景,面对超负荷的海量网购信息时,网购者将会利用网购情景提取有用线索实施网购行动。本文结合行为执行意向理论和情景线索理论,通过分析网购者的购后评论信息,探索网购情景线索类型、特征及... 详细信息

网购情景线索是呈现在网购者面前的一些刺激场景,面对超负荷的海量网购信息时,网购者将会利用网购情景提取有用线索实施网购行动。本文结合行为执行意向理论和情景线索理论,通过分析网购者的购后评论信息,探索网购情景线索类型、特征及其作用机制。研究发现:(1)网购情景线索由让利价值、客户资产、客户价值、知觉感知、情感体验、质量标准、安全线索、时空信息、支付信息、细节展示度、服务驱动、认同线索和依赖线索13个主范畴构成;(2)进一步挖掘主范畴关系结构,发现网购情景线索的五个主要类型,即价值感知线索、知觉情景线索、质量安全线索、信息驱动线索和认同依赖线索,并分析得出网购情景线索的作用模型;(3)通过语义网络分析法对网购情景线索的类型及其作用机制进行了初步验证。最终,本文提出未来研究展望,为精准化推荐系统设计、个性化网购营销策略制定及网购行为执行意向的应用型研究奠定理论基础。

关键词：执行意向网购行为网购情景网购评论线索特征

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文本挖掘在网购用户评论中的应用研究

文本挖掘在网购用户评论中的应用研究

作者：陈义浙江工商大学

学位级别：硕士

这是一个信息产生价值的时代,信息化已成时代发展的大趋势。日常生活中,每时每刻都在产生着大量信息,而人们则通过整合这些信息来进行各种决策。作为辅助手段,各种用于信息获取和挖掘的技术也在不断发展。同时,互联网技术的快速发展,也... 详细信息

这是一个信息产生价值的时代,信息化已成时代发展的大趋势。日常生活中,每时每刻都在产生着大量信息,而人们则通过整合这些信息来进行各种决策。作为辅助手段,各种用于信息获取和挖掘的技术也在不断发展。同时,互联网技术的快速发展,也为我们的生活带来了翻天覆地的变化。在这样的时代背景下,网络购物乘势兴起并壮大,成为人们日常生活中的一部分。随着网购用户规模的逐步扩大,网购评论的规模也在不断增大,想要在如此大规模的网购评论中获取有效信息也就显得愈加困难,而文本挖掘的出现则为此提供了一条解决途径。本文使用文本挖掘技术,爬取华为mate9在不同电商平台的评论数据,并对这些数据进行分析挖掘,以获取不同电商平台的网购用户对产品的关注点与需求,以及相应的态度。一方面帮助网购用户从多维度了解商品的信息,进而辅助购买决策;另一方面帮助商户了解网购用户的购机需求,以及当前手机存在的诸多问题,进而优化后续产品与服务,使之更为人性化。本文的研究工作主要分为四部分内容。第一部分是使用集搜客爬虫工具爬取天猫、京东和华为商城上有关于华为mate9的用户评论;第二部分进行数据预处理工作,使用结巴分词算法对评论数据进行分词,并根据后续具体分析需求采用不同的去停词策略,再利用正则表达式构建特征词表;第三部分是从电商平台的维度针对评论数据建立词云和主题模型,进行语义挖掘工作;第四部分是从电商平台和手机特征两个维度对用户评论进行情感倾向分析。最终分析结果显示,从电商平台角度来看,华为商城用户拥有更大的归属感和忠诚度,更加关注华为品牌的社会价值,天猫商城用户更在意手机的性价比和购物体验,而京东用户的关注点在于手机的整体性能。从特征角度来看,屏幕、性价比、物流、音质等方面尚有待改进,尤其是屏幕和性价比,而手机外观设计、分辨率、手感和客服服务表现不错,得到了用户的普遍认可。

关键词：网购评论文本挖掘主题模型情感倾向

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手机网购用户评论的关键影响因素研究

手机网购用户评论的关键影响因素研究

作者：罗胤达成都理工大学

学位级别：硕士

互联网技术的快速发展对人们的购物模式带来了很大的影响,网络购物成为了越来越多消费者的选择,因此产生的电子化数据规模也急剧增长,这些看似杂乱无章的信息中潜藏着无数的商机。从上世纪末开始,如何挖掘到这些隐藏的、有价值的信息就... 详细信息

互联网技术的快速发展对人们的购物模式带来了很大的影响,网络购物成为了越来越多消费者的选择,因此产生的电子化数据规模也急剧增长,这些看似杂乱无章的信息中潜藏着无数的商机。从上世纪末开始,如何挖掘到这些隐藏的、有价值的信息就成为了学者们争相研究的重点。相应的,电商平台作为互联网的新兴产物,如果想要跟紧时代信息时代的步伐,通过关注顾客的消费体验来了解消费者的关注点以及影响消费者评论的关键影响因素,就要不断改进和升级,只有更好的满足客户的需求,才能有更持续的发展。本文使用文本挖掘技术,获取小米手机在电商平台的评论数据,这些评论数据均是没有标注好评或差评以及任何其他标注的原始评论。在对原始数据进行了一系列处理后,依靠计算机算法得出了消费者关注的多个主要手机特征,以及针对这些特征下每个评论的情感倾向极性及情感强度。本研究的实现主要包含四个步骤:首先使用python爬虫工具爬取天猫商城小米旗舰店上关于最新产品小米9的用户评论,并建立词云;然后进行数据预处理工作,对爬取到的评论数据先去除掉评论中无意义的部分后,再使用结巴分词工具进行分词处理,并在分词时完善了自定义词典;之后建立TF-IDF关键特征词挖掘模型,对分词后的文档进行关键特征词挖掘工作;最后以基于情感词典的方法对用户评论进行情感倾向分析,并对分析结果再结合情感得分均值、方差与好评率综合分析。研究结果显示,该款手机的手感、拍照和性价比得到消费者青睐;电池与屏幕两方面评价最差,急需提升后续产品在这两方面的质量;客服服务体验评价差别过大,需要加强部门管理与技能培训。手感、拍照、性价比、电池、屏幕与客服六项关注点成为影响手机网购评论的关键影响因素,后续的产品设计与服务需要特别关注。其他手机功能方面如运行、指纹、音质与玩游戏等功能的工艺水平也有一定的提升空间;而售后服务中的物流服务评价一般,可选择更有实力的物流公司合作,为消费者提供更好的购物体验。

关键词：网购评论文本挖掘情感倾向分析 TF-IDF

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“好评激励”对网购后产品评论的影响研究

“好评激励”对网购后产品评论的影响研究

中国商品学会第十六届学术论坛

作者：陈冠许文中国人民大学商学院

我国电子商务快速发展,广大网民作为消费者参与的在线交易过程中,几乎所有商品页面都有对应的消费者购后评论。本文的研究目的在于研究清楚"好评激励"这一现象,看看现实中商家给予消费者一定的金钱激励是否能如商家所愿获得消费者更多... 详细信息

我国电子商务快速发展,广大网民作为消费者参与的在线交易过程中,几乎所有商品页面都有对应的消费者购后评论。本文的研究目的在于研究清楚"好评激励"这一现象,看看现实中商家给予消费者一定的金钱激励是否能如商家所愿获得消费者更多的好评。本研究力求能够为在线口碑特别是网购评论相关的研究贡献一点智慧,并且希望研究结论能够在线卖家进行口碑管理提供指导。本研究的通过消费者行为研究结合文本内容分析发现:总体来看,好评激励可以显著的提高评论效价,即好评程度更高。但是,好评激励对于评论深度、评论质量和评论语气强度的影响并不是一致的。

关键词：网购评论好评激励评论维度

来源： cnki会议评论

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基于数据挖掘技术的华为手机评论研究

基于数据挖掘技术的华为手机评论研究

作者：邢方祺浙江工商大学

学位级别：硕士

2019年是网络用户爆发性增长的一年,第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示中国的网民数量已经达到了8.54亿,其中手机网民数量高达8.47亿。在这个互联网已经走入千家万户的时代,电商平台在人群中普及开来。互联网是一个信息共享平... 详细信息

2019年是网络用户爆发性增长的一年,第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示中国的网民数量已经达到了8.54亿,其中手机网民数量高达8.47亿。在这个互联网已经走入千家万户的时代,电商平台在人群中普及开来。互联网是一个信息共享平台,各大网购平台拥有着巨量的消费者购买评论数据。这些数据也逐渐成为了消费者制订购买决策的依据以及制造商升级产品的重要参考。但是,如何在浩瀚的文本评论数据中挖掘到有价值有参考的信息成为了新的挑战。本文旨在运用当前较为主流的数据挖掘技术对华为MATE30手机的评论数据进行考察,对目前消费者关注的手机特征属性进行分析,从而为手机制造商优化升级自身产品提升市场竞争力以及为消费者进行购买决策提供参考。本文首先采用基于Ubuntu系统的Python软件的爬虫技术,对“京东商城”以及“淘宝”平台上关于华为MATE30智能手机的用户评论进行数据的采集,接着利用Excel对获取的数据进行规范化整理,再利用当下较为流行的JIEBA软件对清洗后的数据进行文本分词及词性标注。然后采用Wordle软件可视化的词云技术来展示数据中的特征,最后根据分词的数据进行LDA建模并用K-means聚类进行情感性向分析获得消费者关注的情感特征属性。最终研究结果表明,运用开源系统工具Linux-Ubuntu以及R语言,基于包含京东及淘宝的消费者评论信息,采用当前流行的LDA模型并用K-means聚类法对用户的情感识别具有比单一分析评论法更精准的分析结果。数据分析发现,该方法不仅能够精准的分析出本研究对象的情感倾向,同时也能推断出消费者对商品最为需求的智能手机的特征属性。最终结果体现出,华为MATE30手机的运行速度、充电等各项性能于消费者较为满意的部分,而手机发热、售后服务以及赠品等方面并不符合消费者期待。单从京东商城的分析结果可以看出,该平台的消费者更加注重商品的性能以及配送服务;而基于淘宝的数据分析结果可以看出,该平台的消费者更加注重消费的全过程体验,如手机的售后以及赠品服务。据此,本文的研究结果可以为电商平台优化销售服务、消费者购买手机时的决策行为以及制造商及时改进和升级自身的产品形成参考。

关键词：网购评论数据处理 LDA模型文本挖掘

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基于双向长短时记忆网络的产品画像构建研究

信息与电脑 2019年第22期31卷 22-23,27页

作者：谢琦陈芑伊李雅婷上海立信会计金融学院

属性抽取作为自然语言处理方向的热门任务之一,在电子商务领域也有着较高的应用价值,然而目前传统的特征工程抽取算法,对于电商从业者而言成本过于高昂。针对这一现象,笔者构建了一个中文网购商品属性抽取算法框架,该模型实现了对商品... 详细信息

属性抽取作为自然语言处理方向的热门任务之一,在电子商务领域也有着较高的应用价值,然而目前传统的特征工程抽取算法,对于电商从业者而言成本过于高昂。针对这一现象,笔者构建了一个中文网购商品属性抽取算法框架,该模型实现了对商品属性及评论的自动化抽取,通过双向长短时记忆模型抽取文本序列并输出商品属性,并基于商品属性映射空间向量模型以构建领域知识图谱,获得电子商务平台的产品画像本体。

关键词：属性抽取双向长短时记忆网络知识图谱产品画像网购评论