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题名在线评论中的用户需求识别及其演化趋势挖掘
被引量:1
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作者
王克勤
高智姣
乔亚楠
李靖
同淑荣
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机构
西北工业大学管理学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2023年第7期1070-1080,共11页
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基金
国家自然科学基金青年项目(72101204)
陕西省自然科学基金项目(2022JM-421)。
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文摘
Web2.0环境下,越来越多的消费者在网络平台上购买商品,且将使用感受通过在线评论的形式表现出来,大量的在线评论数据蕴含着很多有价值的信息,企业可以利用在线评论来识别和分析用户需求,以便于后续的产品改进。本文以联想笔记本电脑的评论数据为研究对象,提出基于在线评论挖掘的用户需求识别与演化分析模型,利用SnowNLP模型、Kano模型与LDA模型,对用户评论进行分类、识别、特征情感对分析以及时间序列分析。结果表明:根据情感趋势预测,顾客对类型一、类型二和类型三的情感值呈上升趋势,类型四的情感值呈下降趋势;此外,用户对产品外观与游戏体验的关注较多。研究从时间的角度对在线评论的研究方法和模型进行了改进,可为分析用户对产品需求以及预测用户对于产品的情感趋势等研究提供参考价值。
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关键词
在线评论挖掘
用户需求
情感分析
LDA模型
KANO模型
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Keywords
online reviews mining
user requirements
sentiment analysis
LDA model
Kano model
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分类号
F274
[经济管理—企业管理]
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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