外卖用户差评影响因素研究——基于文本评论和Word2vec

以"百度外卖"和"美团外卖"上的用户差评评论为研究对象,通过利用Word2vec工具对差评评论特征词汇进行聚类,发掘外卖用户差评影响因素。在经过评论抓取、分词、特征词发掘、关键词选取以及基于Word2vec的聚类过程后,最终得到用户差评影响因素,并针对影响因素对外卖商家经营提出了建议。

基于网络差评的酒店顾客投诉管理研究——以青岛海景花园大酒店为例

酒店是为公众提供住宿与其他服务的商业性的建筑设施与机构。由于服务的无形性和差异性等特点,在酒店的经营管理过程中难免会收到顾客的投诉。笔者在青岛海景花园大酒店实习期间,酒店的硬件设施在不断地加强和完善,管理和服务水平也在不断地改善与提高,但是在携程网上仍然存在一些顾客的差评。为了解决青岛海景花园大酒店在网络差评管理中存在的问题,本文拟结合网络差评有关的理论和方法,对该酒店网络差评产生的原因进行分析,并针对性地提出处理网络差评的相应方法。