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学位论文—来自网上用户评论的声音—基于文本数据的产品评价分析.doc
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学位论文—来自网上用户评论的声音—基于文本数据的产品评价分析.doc
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来自网上用户评论的声音
——基于文本数据的产品评价分析
摘 要
互联网的迅猛发展使得用户生成内容数量呈爆炸性增长,国内利用用户生成
内容,分析产品评价的文献如凤毛麟角;国外的相关研究局限于语言差异,无法
在中国市场直接推广。
本文的贡献在于:首先,基于网上顾客产品评价的文本数据进行产品评价分
析,而不是以问卷、深度访谈或焦点小组讨论,较好的削弱了顾客由于记忆偏差产
生的调研误差;其次,从顾客对产品的关注点出发,而不是企业的关注点,在产
品评价上更具顾客导向;再次,基于计算机切词技术和模糊综合评价法,本方法
可对产品进行持续性评价,从而了解产品评价的动态变化。
关键词:用户生成内容;产品评价;文本数据;模糊综合评价法
1
ABSTRACT
The number of user generated content has an explosive growth, due to the rapid
development of Internet. This kind of phenomenon provides rich materials for the
academic research, also a better way for enterprises to understand consumers’ demand
and their feelings of product performance. However, there are only a few paper about
how to get product evaluation from the user generated content in the domestic. Many
foreign literatures about UGC cannot be used directly to evaluate products in china for
the language differences.
In the study, this paper builds a product evaluation system which is suitable for
online comments. Then, to verify the feasibility of this method, we collected more than
500 online comments, and make an analysis of these data by using word segmentation
technology and Fuzzy Comprehensive Evaluation. Finally, we compare our results with
the product evaluation index on Taobao website, finding that our evaluation method is
more detailed and more targeted.
We are different with previous product evaluation method. First of all, this article
is based on online customers product comments, rather than the questionnaire, in-depth
interviews or focus group discussion; Secondly, we embarks from the customers'
product concerns, rather than the concerns of firms ; thirdly, based on computer word
cutting technology and fuzzy comprehensive evaluation , our method can focus on
consumers' feeling of product performance over time ,so as to understand the dynamic
changes of the product evaluation.
Key words: User generated content; Product evaluation; text data; Fuzzy
comprehensive evaluation
2
引言
互联网技术的飞速发展,使得人们的生活习惯也随之改变,用户在 web2.0 环
境下,参与网上购物、网上社区和网上娱乐。UGC——用户生成内容是 web2.0 时
代的产物,互联网用户自发生成文本、图片或者是视频等信息上传到互联网上,
并通过用户搜索、传播和再创造的方式不断扩大其影响力。在中国市场上,UGC
的产量越来越高,而且大多为免费数据。从学术研究的视角来看,UGC 给学术研
究带来了丰富的原料。另一方面,从企业的角度来看,与产品相关的 UGC 蕴含着
非常丰厚的商业价值。企业可以从产品相关 UGC 中通过数据挖掘,分析出顾客对
品牌定位的认知、企业产品功能表现、顾客对产品的满意度等等。网上顾客售后
评价,是一种产品针对性较强的用户生成内容,它由顾客购物后直接创造,具有
较强的持续性和可跟踪性,直接反映了顾客对产品最真实的评价,也向企业展示
了顾客的产品关注点。
以往对产品满意度或者是评估模型的研究,多基于结构化模式的用户态度调
查,获取的都是顾客的事后评论,由于人脑记忆的偏差性
[
1
]
,顾客对用户产品评价
的测量的准确性还存在着很大的提升空间。以问卷调查的方式进行顾客产品评价
研究,会因为问卷调查方法自身的局限性,使得最终结果显示的是企业为顾客指
定的满意度测评。调查者事先确立一个评估框架,被调查的顾客在一个企业关注
点而不是顾客关注点的框架下完成对产品的评价,最后得出的产品评估结果往往
缺乏应有的针对性。除此之外,以往产品评估方式数据都是在某一个时点直接获
取,连续性不强,测评结果只能反映一时的产品动态,而无法对产品表现进行长
期关注,就算调查者愿意定期进行测评,也会花费较大的时间成本和物资成本。
基于文本数据进行产品评价,目前还缺乏相应完善的产品评价体系和模型,
而且文本数据本身就存在数据庞大、比较难以清理和量化的特点,这使得利用中
文文本数据进行产品评价困难重重。本文在广泛阅览国内外文献的基础上,构建
了一套适合文本数据的较为全面的产品评价体系,并通过中文分词技术和模糊归
类技术,对文本数据进行清理和量化,最终开拓出了一个可以真实的、连续的获
得以用户为中心的产品评价方法。最后,本文作者在国内零售网站上,获取了部
分产品售后评价的文本数据,结合本文的思路和方法进行了分析,从实证的角度
实验了该方法的可行性。
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