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[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。 相似文献
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[目的/意义]社会化在线评论与传统的专业性评论相比,具有更为显著的传播速度和影响力。文本评论中的情感因素并非单纯的数量化评分能够完全体现的。对本文评论中情感因素的测量与分析,能够有助于在线评论的全角度识别与揭示,更加客观准确地反映在线评论的价值。[过程/方法]通过提取用户发布的在线文本评论数据,采用有监督机器学习的算法,分别计算文本评论的情感分类得分、情感倾向得分、综合情感得分。从类型、地区、人数多个维度对情感得分与总评分进行交叉对比分析。[结果/结论]研究结果表明,文本评论蕴含的情感因素对总评分具有部分的影响作用。用户的认知偏好、社会文化背景和评论人数占比会对情感因素的有用性产生影响。 相似文献
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微博平台上的产品评论是用户表达其产品需求和情感倾向的重要渠道。结合微博的社会性特点构建了一个微博产品评论挖掘模型,该模型在对产品评论进行情感极性分析的基础上,把不同极性的评论进行分类研究,通过统计分析的方法,挖掘用户关注的产品特征优缺点,并将对应观点的用户感知程度进行可视化;再根据微博产品评论的特点,通过共词网络分析方法实现了对产品竞争对象的识别与分析。最后,通过实证分析,验证了该模型的可行性。 相似文献
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[目的/意义]针对产品评论中的复合句式，实现特征观点对的语义匹配及提取，并明确评论可信度的识别因素及权重，对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算，并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法，特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选，不仅可以评估产品整体的评论可信度，还可以细化到产品特征级别的可信度分析，为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。 相似文献
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[目的/意义]网络用户主要通过购物类、社交类和点评类三种常见网络类型平台发表带有情感倾向的评论,但是由于用户群体、可评论时间、可评论次数以及评论方式等的不同,使得这三种网站类型中的用户对于同一主题的情感表达存在较大差异。文章从用户情感表达特征角度对比评测购物类、社交类和点评类三种主流网络平台中用户情感评论特点,为情感分析数据源选择提供借鉴。[方法/过程]在情感分析的基础上,通过对评论特点、用户情感特征和用户痛点等的对比分析和实证分析,探索三种平台的情感表达特点。[结果/结论]实验结果表明,不同类型网络平台评论的主要内容、情感特征以及痛点表现方面均存在明显差异,进而对情感分析信息源选择提供依据。 相似文献
6.
[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环,在线评论作为用户偏好表达的重要渠道,是企业发现用户需求的重要数据来源。因此,如何从在线评论中有效挖掘出用户需求,是一个重要的研究问题。[方法/过程]文章构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性,然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句,并对其进行情感分析,最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果,通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类,并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息,为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限,存在不均衡状况。 相似文献
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【目的/意义】以用户的情感依恋为视角,探究情感驱动下用户生成在线评论信息的内容特征与行为规律,
为有效识别用户生成高质量在线评论,积极引导用户生成意愿以及优化社区评论质量管理提供理论依据与参考借
鉴。【方法/过程】在梳理已有研究基础上识别用户生成在线评论信息质量特征,深入分析用户情感依恋与高质量在
线评论信息的内在关联。结合依恋理论系统分析情感依恋驱动下用户生成在线评论信息的内容特征,并在此基础
上探索用户在线评论信息的生成路径。【结果/结论】情感依恋是用户生成高质量评论重要的动力来源、内容来源与
情感来源。情感依恋驱动下用户生成高质量在线评论信息具有三个“集合特征”。用户在情感依恋的驱动下存在
一条由“情感唤醒形成总体观点”到“心理情境确立评论主题”再到“情感语义表达引导评论内容”的评论信息生成
路径。 相似文献
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[目的/意义]实现海量产品评论数据的快速分析,帮助产品设计人员高效地获取用户需求,在新产品设计的决策中提供参考。[方法/过程]在特征提取和情感分析的基础上,构造了包括"词+词性+词干+位置+依存关系"等节点特征的条件随机场模型,按照"产品特征、谁、在何种情境下、遇到了什么问题"4个要素,以描述手机屏幕和电池的负面评论为例,从产品评论中提取用例。[结果/结论]模型评估和实证研究表明,所构造的模型可以有效地从评论文本中识别产品特征、使用主体、使用情景和遇到的问题,从而快速构造用例,获取用户需求。 相似文献
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[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。 相似文献
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[目的/意义]旨在实现对用户特征的精准刻画以更好地理解用户在在线健康社区中的参与特征和信息需求。[方法/过程]爬取在线健康社区患者问诊与评论数据,综合使用BERTopic短文本话题分析模型、LDA主题分析方法构建用户画像的病症主题、问诊需求以及情感倾向三个标签来精准挖掘在线健康社区中新疆地区居民的网络问诊需求,揭示网络问诊特征。[结果/结论]所得画像有助于医疗服务提供方进一步分析用户的病情和情感状态,了解用户的需求和痛点;为医疗机构和医生提供参考,以推动实现高度个性化的现代医疗服务、持续优化和提升医疗服务质量,增强用户的满意度和信任感。 相似文献
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[目的/意义]通过构建在线健康社区用户画像,解释不同用户群体的情感差异和特征,以掌握社区用户情感表达规律,推动在线健康社区的信息支持与情感支持功能建设。[方法/过程]首先,分析建立用户画像的目的,结合在线健康社区的数据特点建立包含基本信息、情感、主题和信息行为特征的用户画像概念模型。其次,确定各用户的标签属性,对标签属性进行抽取。最后,结合情感标签对用户角色进行划分,利用具有噪声的基于密度的空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)实现了用户画像并分析不同角色的画像特征。[结果/结论]提出的方法可以有效生成贴近用户原貌的画像并识别用户情感表达特征。通过实例分析挖掘出焦虑型、愤怒型、祈祷型、乐观型和悲哀型等5类社区用户群,各用户群体在性别、年龄、影响力、活跃度和兴趣主题方面均表现出不同的情感特征差异。 相似文献
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[目的/意义]探索不同交流可见度环境对在线知识共享网络用户认知和情感的影响,旨在推动知识共享和知识创新实践。[方法/过程]利用质性研究方法开展研究,先设计了访谈提纲,然后利用访谈法搜集数据,再利用主题分析法分析数据。[结果/结论]分析了匿名环境和实名环境对用户认知和情感的影响,识别了7个主题;分析了即时交流环境和非即时交流环境对用户认知和情感的影响,识别了5个主题;分析了一对一、多对多、大众传播、一对多交流可见度环境对用户认知和情感的影响,识别了7个主题;分析了知识搜寻行为可见/不可见的交流环境对用户认知和情感的影响,识别了4个主题。文章为在线知识共享网络用户研究提供了新视角。 相似文献
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[目的/意义]在线健康社区在突发公共卫生事件的应急和管理中发挥了重要的作用,对社区中用户关注的事件话题及其情感进行分析和监测有助于社区平台创新应急服务水平,提升舆情监管部门的舆情管理水平。[方法/过程]为了实现在线健康社区突发话题与情感的共现关联分析,首先抽取话题及其特征词,计算话题突发强度;然后对用户情感进行分类与极性强度计算;接着对突发话题与情感进行共现可视化分析;最后对话题突发强度与情感表达之间的关系进行实证分析。[结果/结论]文章的研究思路与方法可以直观地观测用户交互话题的突发性以及话题—情感的演化进程;情感强度与话题突发强度存在正向弱相关关系,随着话题突发强度增强,用户表达的情感类型也会有所不同。 相似文献
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【目的/意义】消费者评论数量巨大且充满随意性,因此需要对评论信息进行分析,信息分析可以给潜在消
费者提供有价值参考,可以给商家提供消费者对产品的反馈意见,也可以给平台改善服务提供参考,从而实现消费
者、商家和平台的共赢。【方法/过程】以从京东商城爬取的部分产品评论文本为研究对象,使用词频、词云分析的方
法对评论中的产品特征进行抽取,分析消费者对产品属性的偏好,通过情感倾向计算方法,对五种不同类别的产品
评论进行情感倾向分析,并研究消费者对产品属性的偏好和情感倾向间的关系。【结果/结论】研究结果表明,对于
不同类型的产品,消费者有不同的属性偏好,且关注的产品特征数量也不同。在此基础上,分别对商家、电商平台
和消费者提出了有针对性的建议。【创新/局限】使用评论挖掘的方法,从消费者、商家和平台三个视角进行研究,提
出应对方法。但对数据的处理仍然不够精确,有待进一步研究。 相似文献
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[目的/意义]针对我国在线用户评论习惯，探索用户评论行为对评论时间的影响作用因素，对电子商务运营商探究用户评论行为规律及探索潜在用户评论时间偏好具有重要的潜在商业价值。[方法/过程]基于TAM模型抽取在线用户评论行为时间特征规律研究的影响因素并构建模型，通过抽取消费者购买行为和评论行为的时间间隔为时间序列，通过多元线性回归模型进行假设验证。[结果/结论]通过对在线评论数据的实例验证，本文所构模型能够很好地发现在线用户评论行为对评论时间的影响作用关系，对消费者评论行为的时间特征规律发现和预测具有辅助作用。 相似文献
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[目的/意义]大数据环境下,传统的竞争对手识别方法存在局限性,文章针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一,基于互联网下顾客价值领先战略,从消费者角度出发,选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系;第二,以顾客评论作为数据源,通过对评论文本分析,提取顾客关注的产品特征;第三,基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分;第四,基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验,证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。 相似文献