网红营销基于情感分析的消费评论数据的挖掘

王哲; 杜凤娇

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随着2020年疫情爆发对经济的影响,常规的商业营销模式受到了冲击。以网红营销为代表的电子商务迅速崛起。电商平台作为网红营销的主要渠道,成为了消费者挑选、评价电商产品的媒介。因此,在电商平台的消费者评论具有文本挖掘的价值和潜力。本文使用网络爬虫技术,爬取到49,700条天猫商城评论数据其中有效数据为40,138条,采用TF-IDF算法提取评论中的关键词,通过Basic LDA模型对商品评论进行属性抽取,并运用变分贝叶斯推断对模型进行求解,最后通过朴素贝叶斯对评论进行情感极性分析,最终得到结论:消费者对电商产品的评论从功能性、消费理性两个角度出发,主题1、3、4表现出消费者重视电商产品使用的直观感受的倾向,主题2表现出消费者重视电商产品实际解决需求的功能性的倾向,消费者对电商产品的情感得分里积极、中性、消极分别为36%、63%、1%,总体上对电商产品持认可态度。

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来源
《应用数学进展》 |2022年第5期|3078-3084|共7页
作者
王哲; 杜凤娇;
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作者单位

徐州工程学院数学与统计学院徐州;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中国工业经济;
关键词
网红营销; LDA模型; 变分贝叶斯推断; 朴素贝叶斯;

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