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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
张振华  许柏鸣 《情报科学》2019,37(2):149-153
【目的/意义】社会化媒体发达的环境下,在线评论已成为商业竞争情报的重要来源,企业可从中了解客户 需求、改进产品与服务质量。【方法/过程】选取家具这种耐用品的在线评论作为研究数据,建立了基于在线评论文 本挖掘的商业竞争情报分析模型,使用特征词提取、关键词共现与社会网络分析,得到特征词典、用户观点并可视 化。【结果/结论】本文以京东商城家具产品服务为例进行实证,证明该模型可较好地提取用户观点的竞争情报并可 视化,关键词共现与社会网络分析对于识别企业服务中的问题具有良好效果。  相似文献   

2.
[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   

3.
[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   

4.
【目的/意义】为了协助商家和平台获取移动商务在线评论中的用户需求,解决在线评论过载导致用户需求 提取困难等问题。【方法/过程】本文首先获取原始在线评论数据集进行文本预处理和清洗;然后,深入语义层面基 于改进后的 Canopy-Kmeans算法实现用户需求聚合;最后,以聚合结果为层级指标设计 Kano问卷,用重要性判别 方法和用户满意度指数优化用户需求分类标准,实现用户需求的高效聚合和精准挖掘。【结果/结论】通过实验结果 对比分析发现与基于语义的传统聚类方法相比,本文设计的移动商务用户需求聚合与挖掘方法的聚类结果更清晰 合理,能够获取更精准和细化的用户需求。【创新/局限】借助Word2vec模型从语义的视角分析用户需求,提出基于 Canopy-Kmeans算法的用户需求聚合挖掘模型,但选取的研究对象和数据规模较为有限,下一步将扩大在线商品 评论的研究范围及实验数据规模。  相似文献   

5.
邢云菲  曹高辉  陶然 《情报科学》2021,39(9):101-109
【目的/意义】网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文 本挖掘是情报分析的重要内容。【方法/过程】为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息, 本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线 评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征。【结果/结 论】研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置。本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮 助酒店管理者了解用户住宿需求并以此提高用户满意度具有重要价值。【创新/局限】本文结合主题图谱和文本挖 掘技术构建酒店用户在线评论主题图谱,在大数据文本主题聚类上显示出优越性。但本文仅分析TripAdvisor网站 四个城市中部分酒店的用户在线评论,数据面覆盖不够广泛。  相似文献   

6.
于宝君  韩磊  周昕 《情报科学》2021,39(8):112-119
【目的/意义】分析幼儿群体的阅读需求,构建用户画像模型,为出版商及图书馆针对低幼儿用户群体提供 优质的产品和精准的服务提供支持。【方法/过程】以淘宝网上购买儿童绘本用户的在线评论为基础,通过低幼儿信 息属性、儿童绘本信息属性和购买者(家长)评论信息属性构建用户画像概念模型,并使用Protégé与OWL建立本 体,在OntoGraf插件中实现可视化,分析低幼儿阅读群体用户画像并呈现特征。【结果/结论】依据儿童绘本的三种 类型构建低幼儿阅读群体画像。【创新/局限】本文根据代理用户购买儿童绘本的在线评论数据,挖掘了用户的潜在 需求。不足之处在于,对低幼儿用户而言,仅依靠家长所提供的信息挖掘阅读需求,可能存在不全面等问题。针对 特定研究,还需要结合实验等方法对研究主体进行更深入地研究,完善研究结论。  相似文献   

7.
田园  宫婷婷 《情报科学》2021,39(9):110-116
【目的/意义】为了进一步提升学生评教信息的使用价值,构建在线教学用户需求指标体系,对在线教学需 求数据进行主题挖掘。【方法/过程】运用数据挖掘理论和LDA主题识别模型,从丰富的在线教学评价内容中挖掘潜 在的在线教学主题,针对教学主题特征向用户需求进行结构映射,最终形成在线教学需求指标体系。【结果/结论】 分析在线教学数据,从教师需求、课程需求、教学成果需求三方面构建在线教学用户需求指标体系,并提出针对性 的教学质量优化策略。【创新/局限】本文通过在线教学需求数据主题挖掘,为高校在线教学评教指标体系的构建与 完善提供了新的途径和方法,但样本数据仅为单一高校数据,未实现全覆盖,对领域研究的整体态势分析还存在一 定的不足。  相似文献   

8.
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强 的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经 网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台 手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模 型具有较高的准确度和有效性。  相似文献   

9.
【目的/意义】从用户对不同品牌声誉的感知角度,研究评论支持率、评论时效性、评论长度、图片数量、情感 强度和产品属性特征词对在线评论有用性的影响。【方法/过程】构建多元线性回归理论模型,通过亚马逊电子商务 平台不同品牌声誉感知的手机评论数据进行验证。【结果/结论】研究结果表明,不考虑品牌声誉差异而进行在线评 论的有用性研究具有一定的局限性,商品评论有用性研究需考虑不同品牌声誉感知影响的差异性。  相似文献   

10.
【目的/意义】针对学术APP评论数据特征,挖掘用户评论语义关联关系,为平台运营者和开发者高效获取 用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先,基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP 用户在线评论主题语义关联研究框架,然后,采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据,通过主题识别获取 用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联,最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明 运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱,从而为学术APP平 台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。  相似文献   

11.
李叶叶  李贺  沈旺  曹阳  涂敏 《情报科学》2022,39(2):65-73
【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据 时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方 法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架, 模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构 文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例, 验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特 点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论 进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入 无监督的方法提高构建效率。  相似文献   

12.
鞠海龙  彭珺 《情报科学》2021,39(10):170-177
【目的/意义】互联网数据中隐藏着的消费心理、消费需求等消费者情报对提升企业竞争力意义重大。对用 户购买行为产生及演进机制的发掘,不仅能让企业掌握更多自身产品和服务中的具体细节信息,还能从本质上发 现用户的需求偏好,推进企业实施科学经营决策。【方法/过程】本文提出一种利用因果事理图谱的消费者情报获取 方法,以京东平台手机在线评论数据源为例,首先通过利用基于规则和依存句法分析结合的自然语言处理技术对 数据源之间的因果关系变量进行识别和事件知识抽取,再结合LDA模型进行事件聚类,最后利用Gephi可视化等 方法实现对用户购买行为的起源与发展机制等特征的识别与呈现,探测用户潜在需求偏好。【结果/结论】结果显 示,用户购买手机的行为是一系列严密的因果事理逻辑演进过程,包括买前需求、购买决策、买后评价三个递进阶 段,用户经历产生购买需求;多维需求驱动购买决策演化;最后是否获得对应需求服务的过程影响满意度的评价。 【创新/局限】采用事理图谱的用户购买行为分析,为拓展大数据情报挖掘方法提供了借鉴。但基于规则的事件知 识抽取受数据库限制,导致该方法实施效率受到一定程度影响。  相似文献   

13.
李健  张军  苑清敏  王颖 《情报科学》2018,36(7):137-144
【目的/意义】目前关于在线商品评论效用的解析主要还依赖于单纯的评论字面语义识别,缺乏对消费者评 论的潜文本、满意状况形成缘由等深层次信息价值的挖掘,仍存在一定的改进潜力。【方法/过程】借助信息质量以 及消费者满意度相关理论研究对在线商品评论效用的主要分析中存在的评论信息冗余、虚假等问题进行了讨论。 【结果/结论】本文为增进在线商品评论对消费者效用分析的可靠性和针对性提出了进一步的改善建议。  相似文献   

14.
[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   

15.
【目的/意义】面向用户信息需求为移动商务平台设计个性化的在线评论效用评价方法,满足用户对商品在 线评论的个性化需求,辅助用户进行消费决策。【方法/过程】首先分析利用GA-BP神经网络设计个性化移动商务 用户在线评论效用评价方法的可行性和意义,然后结合移动商务用户在线评论的特点,从评论内容、评论者、评论 阅读者、评论时效性4 个维度,选取10 个影响评论效用的指标,基于GA-BP神经网络设计了效用评价方法。最后 采集美团APP美食版块数据,通过与标准BP神经网络实验结果对比分析验证该方法的有效性和实用性。【结果/结 论】基于GA-BP神经网络的移动商务用户在线评论效用评价方法具有较好的可行性和实用性,运用GA-BP神经 网络稳定性高,能够提升效用评价的精度和效率。  相似文献   

16.
【目的】探讨学术期刊网站用户需求及功能服务的满意度评价。【方法】采用Kano模型问卷调查法,对学术期刊网站进行用户需求调研,根据调研结果分析网站的功能归属分类;通过计算各功能项的Better-Worse 指数,结合象限分析法,对功能项的重要程度进行评价。【结果】26个功能因素中,只有期刊和编辑部简介为用户基本型需求,5个为魅力型需求,10个为期望型需求,其余为无差异需求。【结论】学术期刊网站应依据功能需求的属性和优先级排序,结合数字化时代要求,追踪用户需求类型的变化方向,深入挖掘网站功能和细分功能项以优化学术期刊网站设计,提高学术期刊网站的传播力和用户体验效果。  相似文献   

17.
【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   

18.
[目的/意义]探究在线评论中用户的产品特征观点的变化,以分析产品的竞争力。[方法/过程]运用超网络建模在线评论中特征观点对及其演变关系,识别最受用户关注的产品特征及其情感倾向和演化,实现产品竞争力的分析。[结果/结论]通过对不同品牌产品进行实例验证,该模型能够识别用户关注的特征观点对及其情感倾向,发掘产品的竞争优势与不足,为企业改进产品、建立品牌口碑提供决策支持。  相似文献   

19.
黄家娥  李静  胡潜 《情报科学》2022,39(2):99-104
【目的/意义】研究基于企业画像的行业信息精准服务框架与功能体系,为行业信息服务创新研究与实践提 供参考。【方法/过程】在分析企业的行业信息需求及影响因素基础上,构建了面向行业信息精准服务的企业画像构 成要素体系,并进一步提出了基于企业画像的行业信息精准服务模型。【结果/结论】立足企业的信息需求及影响因 素,面向行业信息精准服务的企业画像应包含企业自身属性、竞合属性、客户属性3类16种要素。基于企业画像的 行业信息精准服务实现,首先需要开展行业信息资源和企业大数据采集,继而进行基于多源数据的企业画像和面 向精准服务的行业信息资源组织,最终通过画像精准分析企业需求,提供包括精准搜索、精准问答、精准推荐等在 内的多项精准服务功能。【创新/局限】创新性地引入用户画像对企业进行建模,从需求分析角度全面刻画企业特 征,构建行业信息服务模型,推进行业知识服务创新发展。  相似文献   

20.
【目的/意义】在线健康社区用户规模庞大,信息量浩如烟海,如何帮助社区管理者和用户判别有用信息,提 高决策效率是亟待解决的问题。【方法/过程】在复杂网络视角下,提出一个新的评论有用性分析框架。首先,采集 在线健康社区患者评论数据,采用文本分析法分析有用评论、非有用评论以及所有评论的主题分布和情感分布,初 步分析各类评论文本的有用性特征;其次,将各类评论文本分别转换为文本关联网络,使用社会网络分析方法进一 步分析其有用性特征;最后,分析评论有用性及其特征与患者发表评论、用户对评论的有用性投票以及文本关联网 络结构特征的关联性,实现基于文本关联网络的评论有用性分析。【结果/结论】有用评论和非有用评论文本关联网 络结构具有一定差异,在线健康社区用户就诊前后的信息需求和经验输出的重点有所不同。【创新/局限】基于复杂 网络视角研究在线健康社区评论有用性,但仅使用了好大夫在线的数据,未来可对更多数量和种类的在线健康社 区信息内容有用性进行研究。  相似文献   

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