面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究

发布时间：2017-12-01 09:01

  本文关键词：面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究

  更多相关文章： 产品评价概念树 客户关注特征 关联规则 数据挖掘 供应链

【摘要】：【目的】针对电子商务平台的中文产品评论,提出一种面向供应链的客户关注特征挖掘方法。【方法】以产品评论数据预处理方法为核心,改进关联规则挖掘产品特征方法。预处理技术包括产品评价概念树、产品评价特征库和MA_Apriori算法。数据实验以京东商城平板电脑为例,在Weka环境中完成客户关注特征的挖掘。【结果】实验表明,对于相同的事务文件,采用数据预处理再进行关联规则的产品特征挖掘,特征查全率为90.5%,而关联规则挖掘方法查全率仅为71.4%。并且本方法可实现产品特征挖掘结果的层次化和规范化。【局限】需要进一步补充汉语分词系统的用户词典,添加产品领域相关的专业词汇,以提高分词准确性。【结论】本方法有助于供应链各节点企业灵活选择产品评价概念层次,从而有针对性地实施产品改进和服务提升。
【作者单位】： 北京科技大学东凌经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“敏捷供应链知识服务网络形成、演化与治理机制研究”(项目编号:71172169)的研究成果之一
【分类号】：F274;TP311.13
【正文快照】： 1引言电子商务的蓬勃发展使网上购物成为人们的日常消费模式,产品在线评论作为用户体验的反馈信息,以其获取方便且成本低廉的优势,已逐渐成为潜在顾客挑选商品的重要参考依据。这也启示网络时代的企业要更多掌握情报收集工具的应用并注重分析消费者的线上言行[1]。评论挖掘正

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【相似文献】

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本文编号：1240539