基于在线评论的用户需求挖掘模型研究

涂海丽; 唐晓波; 谢力

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基于在线评论的用户需求挖掘模型研究

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用户需求挖掘是产品/服务质量提升的重要前提,在线评论真实反映了用户对产品/服务的满意与否.本文针对在线评论数据构建了一个用户需求挖掘模型.该模型首先获取关于某产品/服务的评论数据,经预处理后提取评论文本的主观句;结合构建的领域本体和依存句法分析确定该产品主题属性和相应的主观评论,按产品/服务主题属性对评论内容进行正负向分类;并运用LDA模型对用户评论进行聚类分析,展示用户重点关注主题属性的评价向量及其情感;同时运用KANO模型对分类结果进行KANO转换与评价,对评价结果进行分析,得出用户关于该产品/服务各主题属性特征需求满足情况;在此基础上提出该产品/服务改进的方向.本文以庐山旅游为例,验证了模型的可行性.

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来源
《情报学报》 |2015年第10期|1088-1097|共10页
作者
涂海丽; 唐晓波; 谢力;
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作者单位

武汉大学信息管理学院;

武汉430072;

东华理工大学经济与管理学院;

抚州 344000;

武汉大学信息管理学院;

武汉430072;

武汉大学信息管理学院;

武汉430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
在线评论情感分类; LDA聚类需求挖掘; KANO模型;

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