面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究

【目的】针对电子商务平台的中文产品评论,提出一种面向供应链的客户关注特征挖掘方法。【方法】以产品评论数据预处理方法为核心,改进关联规则挖掘产品特征方法。预处理技术包括产品评价概念树、产品评价特征库和MA_Apriori算法。数据实验以京东商城平板电脑为例,在Weka环境中完成客户关注特征的挖掘。【结果】实验表明,对于相同的事务文件,采用数据预处理再进行关联规则的产品特征挖掘,特征查全率为90.5%,而关联规则挖掘方法查全率仅为71.4%。并且本方法可实现产品特征挖掘结果的层次化和规范化。【局限】需要进一步补充汉语分词系统的用户词典,添加产品领域相关的专业词汇,以提高分词准确性。【结论】本方法有助于供应链各节点企业灵活选择产品评价概念层次,从而有针对性地实施产品改进和服务提升。