基于用户反馈的网络商品声誉估算及销售策略制定模型

本文为了准确描述产品的声誉和变化,建立了声誉评价模型。通过ApacheFlink计算引擎提取评论中使用的形容词将用户分为两个情感阵营并计算阵营比例分析确定具体文本与星级之间的关系。通过评论文字、星级和用户情绪的关系重新将星级赋值,以其为标准衡量评价的满意度。再从权威值、帮助值、购买加分和评论长度四个方面分析数据,用主成分分析法进行加权构建了反馈信息在顾客群中的影响力方程。最后,为了得出销售策略,建立了一个潜在成功预测模型,利用产品品牌和产品特征的组合,可以实现在一个时间节点上预测具体产品未来的声誉趋势进而调整策略。