科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着大数据时代的到来,网络购物的快速发展,越来越多的网民可以跨地域界线进行方便、快捷的购物交流.因此,由互联网用户创造的海量数据使得在线评论成为一种重要的网络口碑.本文以十几年来亚马逊在线市场几种产品的评价为例,首先依据评论的帮助等级确定评论使用价值.排除使用价值过低的评论后,再对剩余数据使用PLSA模型进行潜在语义分析,得出每篇在线评论的情感因素.将情感因素量化后,作为每条评论的情感评分,并以此将评论分为积极评论和消极评论.最后建立"时间-星级-评论"模型,研究星级对客户评论的影响.该模型从评论的来源着手,研究影响评论的因素,提早对产品的评论情感趋势进行预测,使公司能在销售前期便对产品的销售策略进行优化调整.
- 单位
