基于LDA主题模型及情感分析的电商直播热点主题分析

从电商直播领域的热点事件切入,使用八爪鱼抓取微博平台自9月10日至10月26日间的文本数据,综合运用情感分析与LDA聚类方法,对这段时间内微博的热门话题及其对应的舆论主题进行深入剖析,旨在为涉及的电商主播、品牌及平台三方提供具有学术依据的营销策略与发展建议。电商直播热点事件凸显行业定价、主播信任度、平台竞争公平性等问题,同时揭示消费者情感变化会为品牌营销带来新契机。

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。

基于LDA模型的电商用户评价分析

随着电子商务迅速发展,商品在线评论服务的重要性日益凸显。评论蕴含了众多消费者对特定产品和相关服务的真实感受,反映出了许多消费者的态度、立场和意见,具有非常宝贵的调研价值。以某电商平台的某款手机产生的评论为实验数据,对其进行了分词、词性标注和评论文本信息的预处理。基于预处理后的用户数据进行客户情感分析,使用LDA主题模型来分析用户评论,了解其潜在目标用户的需求、意见、购买原因,以及产品的优缺点,提出全面改善产品交互体验的相关建议。

基于主题分析的电商评论数据情感分析

随着电商行业的兴起,网络购物的热潮日益高涨,国内电商平台数量不断增长。为了了解用户需求,商家可对评论数据进行情感分析以挖掘深层信息,从而有针对性地进行改进。文章以京东商城中“美的”“九阳”“山本”等品牌的空气炸锅为例,利用网络爬虫方式获取评论数据,通过构建LDA主题模型实现潜在主题词的挖掘与分析,进而为商家提供合理的建议。

基于LDA的国外电子政府研究主题演化及可视化分析

为了从整体把握国外电子政府研究的发展动态及未来发展趋势,以Web of Science中关于电子政府的检索结果为实验对象(共37 540篇文档),采用LDA主题模型挖掘出每一年电子政府研究中的潜在主题,运用社会网络、主题河等方法对主题之间的相关关系、主题演化的生命周期进行可视化呈现。通过主题演化分析结果,提出将国外电子政府研究划分为信息技术应用、公共管理与公共服务、数据开放与增值服务3个阶段,详细介绍了每个阶段的研究特征。最后,分析了当前国外电子政府研究热点,展望了未来电子政府研究的发展趋势。

基于扩散映射和LDA的辛味中药材鉴别研究

使用PEN3电子鼻对不同种类的辛味中药材进行检测,针对辛味中药材气味数据的高维性与非线性,提出一种基于扩散映射(Diffusion Maps)和线性判别分析(LDA)的中药材鉴别方法。首先将采集的气味数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法对高维气味数据进行降维和特征提取,然后利用线性判别分析对提取的低维流形特征进行分类,以可视化的方式显示中药材的分类效果。结果表明,该方法可以很好地区分四种不同种类的辛味中药材,为中药材的分类鉴别提供了一条新的途径。

基于主题模型和情感分析的进口跨境电商顾客满意度评价研究

进口跨境电商已成为驱动国内消费增量的新业态,而顾客满意度的高低则是进口跨境电商提高留存率和转换率的关键。与此同时,海量的在线评论为商家提供了极具价值的信息,对其进行情感挖掘将有助于商家优化产品供给。为此,选择京东全球购个人护理产品作为研究对象,通过构建进口跨境电商顾客满意度综合评价模型,运用TF-IDF算法和文本聚类LDA主题模型等对评论文本内容进行分析和主题特征提取,并建立情感词典依次对顾客满意度各影响因素匹配赋值打分,以此来确定各项用户需求的重要度和产品及服务改进的优先级顺序。最终研究表明影响顾客满意度的各个因素综合得分排序从高到低为产品质量、物流服务质量、品牌信誉、感知价值、商家服务质量。

电商服务质量对消费者知识共享意愿的影响分析

为探究电商服务质量和感知价值对消费者知识共享意愿的影响机制,本文基于顾客感知角度,结合SERVQUAL模型和LDA主题模型识别出影响电商服务质量的关键因素,设计量表并采用问卷调查的方法收集数据,对收集的216份有效样本数据运用结构方程模型分析,结果表明:消费者的感知服务质量和感知价值对知识共享意愿均有正向影响;感知服务质量还通过影响感知价值间接影响知识共享意愿。

物流服务质量对生鲜电商顾客购买意愿的影响研究——基于京东生鲜商品在线评论的用户情感分析

针对物流服务质量影响顾客购买意愿问题,利用Python选取京东生鲜商品在线评论作为研究样本,基于爬虫、Keras框架下LSTM深度学习模型及LDA主题特征分析等方法,对京东顾客物流相关在线评论数据进行情感分析。研究表明:生鲜电商物流在线评论正向影响顾客购买意愿。其中,物流服务便利性、规范性、安全性,及客户服务响应对顾客购买意愿影响显著。提出改善生鲜电商企业与顾客之间的关系、提升顾客服务体验满意度、增强顾客购买意愿等建议。研究结论为生鲜电商企业优化产品运销、提升企业竞争力提供参考。

基于事件句关联的新闻主题模型构建方法

考虑新闻事件句关联信息对新闻主题构建的重要指导作用,提出了基于事件分析的新闻主题模型构建方法。利用新闻文本中事件句中包含的事件元素,判断事件句之间的关联,并将这一关联信息作为LDA建模过程中主题分配的指导信息。从而获得不同新闻文档在主题空间上更加准确的概率分布。实验结果表明,提出的新闻主题模型(E-LDA)比LDA主题模型对新闻文本有更好的表达效果。

图书情报类期刊中电子商务相关研究的评价与分析——基于CNKI 2006-2013年文献数据

针对电子商务领域学术期刊体系不完善,研究成果分散等现状,提出一种结合文献计量学和概率主题模型LDA评价分析电子商务在其他学科领域产出成果的方法。以CNKI2006~2013年期间主要发表在7种图书情报类期刊中的电子商务相关研究为例,通过对比载文率、web下载量、总被引频次以及期刊他引率等指标,研究各期刊在电子商务领域的学术贡献力和影响力;其次,采用LDA主题建模,提取各期刊的研究主题,以把握图书情报领域电子商务相关研究的主题现状。实验结果揭示了近八年我国图书情报学对电子商务研究的发展状况。

基于EM-LDA综合模型的电商微博热点话题发现

【目的】在社交营销环境下,准确且有效地挖掘电商微博中的热点话题。【方法】提出一种综合模型EM-LDA对电商微博文本数据进行主题挖掘。EM-LDA综合模型包含两个子模型:ET-LDA模型和IT-LDA模型,前者对含有哈希标签的微博进行主题挖掘,后者对不含有哈希标签的微博进行主题挖掘。【结果】在确定合适的主题个数之后,标准LDA模型和EM-LDA综合模型均被用来挖掘电商微博文本数据的热点话题,与标准LDA模型相比,EM-LDA综合模型的热词挖掘准确率和有效性均较高,且能提高主题可解释性。【局限】在ET-LDA模型中,未考虑微博联系人之间的关联关系,即模型中未引入用户特征;在IT-LDA模型中没有考虑如何处理那些既是转发式又是对话式的电商微博。【结论】EM-LDA综合模型根据数据的特点,改进了标准LDA模型,能够提升电商微博热点话题识别的准确性。

基于数据挖掘的社交电商助力农产品上行的实证分析

为促进社交电商有效助力农产品上行,以社交电商拼多多为例,通过对拼多多平台的农产品销售数据进行挖掘,利用LDA主题模型对农产品销售数据进行分类分析。研究表明:消费者对品牌溢价和高附加值商品的购买意愿较高;蔬菜类商户的区域品牌意识和蛋类、其他类商户的高附加值意识都较为薄弱;果蔬类商品区域品牌的市场价值有待增加;蛋类和其他类商品附加值有待提高。据此,应充分发挥社交电商平台的优势,加速形成头部效应,提升流量与销量之间的转化率。

基于新聚类算法的推荐系统的研究与实现

针对目前远程教育中，学员数目日渐增多、水平参差不齐而教师资源短缺而无法因材施教等问题，文章构建了一个基于逐层降维聚类分析方法的资源推荐系统。该系统通过基于知识树的聚类分析将学员分为不同的社区，由教师为社区推荐学习资源以对学员进行相对个性化的学习指导。实验结果表明，该系统大大缩减了授课教师的工作量，并且有效地提高了学员的学习质量和学习效率：同时这种迅速动态聚类方法可以很好地将散布的学员组织在一起，满足了学员相互之间的交流、推荐需求。

基于监督局部线性嵌入的中药材分类鉴别研究

电子鼻所采集的中药材气味信息往往具有高维性和非线性。针对气味信息的这种特性,提出一种基于监督局部线性嵌入(SLLE)和线性判别分析(LDA)的气味数据分析方法。利用SLLE对所采集的高维非线性气味信息进行降维,目的是提取出气味数据内在的低维流行特征,并增大类别间的辨别信息;然后在低维空间中,利用LDA进行特征分类判别。通过实验,分别将该方法与单独使用SLLE及PCA+LDA方法进行对比分析,结果表明,该方法可以很好地对五种不同种类的中药材及三种不同产地的何首乌进行分类鉴别,其个体识别率和整体识别率均可达到100%,为使用电子鼻对中药材进行分类鉴别提供了一种行之有效的方法。

基于电商评论的网购商品特征提取及价格预测

随着电子商务的不断革新,网购消费者在众多同类型商品中挑选一件物美价廉的商品需要耗费大量时间和精力。本文以京东商城羽毛球商品为例,通过LDA主题模型从畅销商品的电商评论中挖掘用户购买羽毛球商品的需求信息,据此提取商品特征作为建立模型所需的解释变量,建立对商品价格的回归预测模型。得出结论,基于电商评论提取商品特征建立价格预测模型的方法可以较准确地预测商品平均价格,优化消费者购买决策过程,提升电商平台运营服务能力。

基于电子鼻的对掺假的“伊利”牛奶的检测

将电子鼻应用于对掺假牛奶的检测,旨在寻求一种快速有效的方法以实现对牛奶的质量监控。实验过程是:纯牛奶中掺入不同比例的奶粉奶,并用电子鼻检测1～7d的气味;纯牛奶中掺入不同体积的蒸馏水并用电子鼻检测。将检测结果用LDA和PCA方法分析。在LDA和PCA分析图中可以得出如下结论:电子鼻可以准确地区分纯牛奶与奶粉奶。当纯牛奶与奶粉奶以不同的比例混合后,电子鼻根据气味的浓度区分它们。在第1～3天,LDA分析图中各组样品根据纯牛奶和奶粉奶的混合比例有规律地分布;当纯牛奶中掺入不同体积水时,电子鼻能准确地区分它们。在PCA分析图中,高浓度奶与低浓度奶被明显地区分,可以籍此来判别牛奶的浓度。电子鼻能区分存放1～4d的牛奶,不能区分存放5～7d的牛奶。随着存放时间的延长,电子鼻可以根据牛奶气味的变化,在LDA和PCA分析图中反映牛奶的新鲜度。

农产品线上消费者的偏好特征研究——基于“京东”销售苹果在线评论数据的分析

在线评论中蕴含着消费者的真实需求,从中挖掘消费偏好信息,对促进农产品电商发展具有重要意义。本文从消费者偏好视角,运用数据挖掘技术和LDA模型,对京东商城58998条商品评论数据进行建模分析,研究发现:农产品价格、质量、购买体验、物流服务四个要素,是农产品在线购买决策的关键。降低运销成本、优化电商服务、提升产品质量,是政府农产品电商支持政策和电商企业优化农产品运销的着力点。

基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评

生鲜电商被认为是电子商务领域的下一片蓝海,吸引着各类资本、平台竞相追逐,但目前生鲜电商仍处于发展探索阶段,如何及时准确地把握顾客需求和有效地提升顾客满意度是当前面临的重要问题。本文提出一种基于在线评论和随机占优准则的生鲜电商顾客满意度测评方法:首先,利用生鲜电商存在的大量在线评论数据信息,基于LDA模型提取出在线评论中的主题,作为顾客对生鲜电商满意度的影响因素;其次,构建生鲜电商顾客需求的情感词典,计算在线评论中顾客的情感倾向得分,作为判断顾客满意度的依据;最后,利用随机占优准则,构建不同商品类别中影响因素的随机占优程度矩阵,并应用PROMETHEE-Ⅱ方法给出不同商品类别中影响因素的排序结果。通过爬取天猫网站中不同类别的生鲜商品在线评论信息进行顾客满意度评估的案例分析,验证本文提出的方法的可行性和有效性。结果显示,不同生鲜商品类别中顾客满意度影响因素的重要度排序是不同的。值得注意的是,所提方法也为其他产品或服务的顾客满意度评估问题提供了参考和支撑。