基于LDA模型的在线评价物流主题挖掘及可视化分析

电商平台上存在大量的物流数据评价信息,然而,个人语言表达中存在或多或少的差异,导致主题分类词并不能很好的聚类,为商家与消费者提供决策信息。因此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘,寻找其中更深层次的决策信息。首先,采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理,获得特征词及其概率分布,利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换,并进行概率重整合,最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现,在六大类的商品中,消费者对于物流的要求并不相同,商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求,物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。