基于情感分析的电商产品负面评论补救措施研究

第三方购物平台上的商品负面评论对消费者购买意向、商家信用等级、平台交易转化都形成不良影响,需通过有效措施进行补救。以当前国产主流品牌小米手机为研究对象,通过八爪鱼采集器爬取京东商城评论内容进行情感分析,利用Jieba分词、词云图、LDA主题模型对产品负面评论进行分析。消费者对该平台上的小米手机主要的负面评论反映在六个方面,给消费者带来不好的体验,品牌方应加以重视并实施补救。

夜间经济发展赋能安徽省城市经济创新发展模式探究

夜间经济在调整经济结构、促进经济发展方式转变,实现高质量发展中占据了重要作用,其繁荣能进一步提高服务业发展水平、提高服务业在第三产业中的比重。发展夜间经济,既能够带动当地居民休闲消费,又能够延长游客的游玩时间和停留时间,一定程度上推动了当地旅游产业的发展,为城市发展创造显著的经济增长点。本文对当前国内外关于夜间经济的研究进行分析,立足安徽省夜间经济发展的问题,对安徽省夜间经济的潜力及创新方向进行概述,以丰富夜间经济的理论研究,提升区域经济发展水平。

基于N元语法的直播电商人才技能需求研究

随着直播电商的蓬勃发展,直播人才的需求不断增加,高校必须及时跟上人才需求趋势,加快相关人才培养步伐,为直播电商行业发展服务。为全面掌握直播电商人才技能需求特征,使用中文分词和N元语法对网络招聘信息进行词组分词,并对有意义的词组进行语义分析,挖掘直播电商人才技能需求特征。从高职院校视角探讨直播电商人才技能需求特征,不仅能为广大求职者提供就业创业指导,还能有力推动高职院校的人才培养建设。

在线评论产品属性提取文献综述

市场竞争环境下,消费者愈加追求个性化需求的满足,获取产品信息的平台及渠道也愈加多样化。其在搜索及购买商品的时候,总会参考产品评论中的产品属性维度,找到真正关注的特征。因此,在线评论产品属性的提取不管是对消费者,还是商家、第三方购物平台来说都至关重要。本文通过对国内外关于在线评论及属性提取方面理论研究文献的收集、分类与分析,对这两者的概念、分类等进行阐述,总结在线评论的属性提取方法及属性提取的实际应用,以推动在线评论理论与实践的发展。

基于邻近词分析的电子商务技能需求分析

本文以网络招聘信息为研究对象,先对其进行描述统计分析,把握企业人才技能基本要求;后对职位描述信息进行分词,统计关键词的词频、词性和词序;再结合语言表述模式,确定核心关键词;最后采用python程序快速查找核心关键词的邻近词,并对有意义的邻近词进行语义分析。从综合素质和专业技能两个方面挖掘电子商务技能需求。

基于改进RFM模型的协同过滤推荐算法研究

为了提高协同过滤推荐技术的服务效率和质量,给出了一种基于改进RFM模型的协同过滤推荐算法。该算法把利润引入RFM模型中,用利润代替购买金额,形成RFP模型,利用RFP来完善基于RFM的相似性计算,充分体现用户价值对推荐结果的影响。实验表明,该算法在提升推荐结果的覆盖率和准确率方面都有着较好的优势。

O2O模式与B2C模式比较研究

O2O是一种新型电子商务模式,它将电子商务和服务性消费结合在一起,有效整合了网上营销和网下经营,实现了服务水平的提升及消费体验的改善。和B2C模式相比,两者同属一种服务形式,其交易的流程皆是闭环。从区别上看,两者的侧重点、推送内容、服务领域及用户体验各异其趣。总体而言,对比分析二者的同性和差异,利于不同电商模式之间取长补短,共同发展。

安徽省高校智慧校园建设成熟度评价研究

随着安徽省高校信息化建设的不断发展,智慧校园建设已被各高校纳入学校发展规划中。研究智慧校园建设成熟度评价方法,不仅能梳理高校的规划建设,还可以有效衡量自身的智慧化水平。本文以SCCMM模型为切入点,提出智慧校园成熟度等级,并以安徽省高等学校教育信息化建设评价指标体系为基础,用模糊综合评价法对智慧校园建设成熟度进行评价研究。

电子商务客服素质测评指标体系研究

为帮助电子商务企业遴选符合电子商务客服工作的优秀人员,文章提出了包括技能素质、品格素质、心理素质和综合素质等四个方面的素质测评指标体系,运用层次分析法和模糊综合评价法建立了电子商务客服素质测评模型,并进行了实证研究。实验证明,电子商务客服素质测评指标体系具有一定的实用性和可操作性。

基于改进RFM模型的产品推荐算法

为了提高电子商务产品推荐服务的质量,在传统RFM模型的基础上,先用顾客购买持续力、总利润率代替RFM模型的R、M指标,建立RFT模型;然后对RFT指标赋以权重,计算用户-RFT矩阵;最后引入两个用户对产品RFT值之和的权值,优化了用户相似度计算方法。实验结果表明,该方法在提高推荐满意度和效率上优于传统的基于RFM的产品推荐法。

中文领域情感词典构建研究

[目的/意义]旨在为解决某些特定领域的情感分析任务,提高情感分析的精度提供参考。[方法/过程]采用逆向思维,先从领域情感词典结构设计方面入手,再以“实体-属性-情感词”的多元词对为主线,逐步解决领域情感词典结构要求,从而形成一种新的中文领域情感词典构建方法。[结果/结论]实验证明,该词典不仅能够准确判断情感词的情感极性,还能有效的对中文文本进行情感分类。

电子商务客服服务质量评价研究

为了帮助电子商务企业提高客服服务质量,构建了电子商务客服服务质量评价模型,该模型以TOPSIS方法为基础,结合中小型电子商务企业客服服务质量评价的实际情况,给出了电子商务客服服务质量评价步骤,并进行了实证研究,研究表明该评价方法具有一定实用性和可操作性。

基于指数标度的层次分析法在电商客服素质测评中的应用

客服不仅是电商企业形象的展现者,也是电商企业的营销手段.传统的层次分析法通常采用1~9标度量化判断矩阵,由于存在人为主观因素,可能会导致测评的结果不够准确、客观,不宜用于电商客服素质测评.故采用了更为科学合理的指数标度系统优化后的层次分析法,构建出一套科学、完备的电商客服素质测评体系,并进行了实证研究.研究表明该测评体系具有可行性和可用性.

基于直觉模糊层次分析法的高职学生顶岗实习质量评价研究

顶岗实习是提高高职学生实践技能及增强职业能力的重要途径,也是高职院校实践教学的重要组成部分。随着高职教育的不断发展,顶岗实习质量已成为衡量高职高专人才培养质量水平的重要指标之一。本文把直觉模糊集和层次分析法进行结合,从指导教师、实习企业和学生自身三个方面构建了高职学生顶岗实习质量评价指标体系,并选用直觉模糊层次分析法来评价高职学生顶岗实习质量。研究表明基于直觉模糊层次分析法的评价结果在精确度上有所保证和提高。

基于电子商务网站的推荐服务使用接受研究

随着电子商务和计算机技术的飞速发展,商务活动中的推荐服务不再由人,而是由软件技术来加以实现。一般而言,电商网站推荐服务类型可分标准化、个性化两种。在推荐服务的设计对策上应做到:内容呈现要满足消费者的购物需求;根据消费者的认知水平提供不同加工级别的信息;适当选择表达方式并强化推荐的可信度。

基于K-MEANS聚类的电商网站用户行为分析

调整网站访问日志数据,从中提取用户访问各类页面次数,考虑类别化的变量组合方式,采用K-MEANS聚类对类别化的变量进行聚类分析,理解各类别特征,描述用户行为,分析各类别与输出结果的关联性,并为制定网站经营策略提供支持和参考依据.实证研究表明,对页面访问次数占比进行K-MEANS聚类分析,可以明确各类型页面与输出结果之间的关联性.

基于技能大赛的校企合作模式探析——以安徽商贸职业技术学院电子商务专业为例

校企深度融合开展技能大赛,将竞赛内容与学生的实习就业、教师的教学能力、1+X证书相结合,对提升高职院校人才培养质量、深化校企合作内容及促进教师"双师"素质提升等具有实际意义和推广价值。本文以安徽商贸职业技术学院经济贸易系电子商务专业为例,就校企联合开展电子商务技能大赛所进行的尝试进行实践探析,以期兄弟院校有所借鉴。

基于情感分析的用户痛点量化研究

找准用户痛点是企业获得巨大市场回报或高度品牌黏度的有效手段.为协助企业准确把握产品或服务的关键点、完善营销策略,在传统用户痛点理论基础上,提出了保健痛点和激励痛点,并借助情感分析方法,建立了用户痛点量化模型.对京东的三种手机的商品评论进行实证研究,研究表明该模型具有一定的实用性和有效性.

基于卖方个人信用的电子商务交易主体信用评价研究

随着我国电子商务的快速发展,电子商务交易主体信用评价体系建设已成为规范电子商务市场经济秩序的重要基础。以模糊综合评价法、层次分析法为基础,从基础评价、关键评价、参考评价和重点评价四个方面构建卖方个人信用评价指标体系,并建立信用评价模型。实证研究表明,该信用评价模型具有一定的可用性和科学性。

企业电子商务信息资源的利用

我国企业电子商务正以前所未有的速度发展,信息资源在企业电子商务中的作用越来越大,研究企业电子商务信息资源的搜集、选择与评价以及信息反馈,已成为企业发展电子商务的当务之急。