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在线客户评论分析：以系列产品研发为角度

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在线评论含有丰富的消费者反馈.这些信息将帮助产品设计人员不断地改进产品.目前,许多学者研究如何将这类信息与产品设计过程相结合.然而,竞品分析,特别是同系列产品的比较,作为产品设计中的一个重要问题,却被不少基于在线评论的相关研究所忽略.针对这个问题,本研究提出了一个从在线评论中采集具有代表性语句的框架.该框架可以用于突出在系列产品中顾客相似的关注焦点,并将其进行对比分析.首先,针对系列产品中某一个特定的功能,该框架从产品评论集合中识别包含客户意见的语句.这些语句将会被聚类为不同的集合,进而从中提取相似的客户关注点.接着,该框架通过构建一个最优化问题,来从语句集合中采集具有代表性的语句集合.最后,本研究使用来自Amazon.com的真实数据,进行若干组对照实验来评估这个框架的使用效果.本研究探索了使用大规模在线客户反馈数据进行产品竞争者分析的可能.这对于市场驱动型的产品设计有重要价值.

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来源
《第29届全国计算机信息管理学术研讨会》||154-162|共9页
会议地点甘肃张掖
作者

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作者单位

中国科学技术情报学会;

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关键词
在线评论; 自然语言处理; 客户关注点; 聚类分析;

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