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一种改进的电商产品痛点分析方法

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本发明公开了一种改进的电商产品痛点分析方法，其中所述方法包括：获取商品评论数据，采集的评论数据需要包括产品名称、用户评论文本、用户评论时间，作为评论数据集；对采集的评论数据集进行预处理操作，包括评论文本进行分词、新词发现以及词性标注等处理；产品痛点特征的提取与聚类，利用汉语组块标记，使用SVM进行产品特征提取,根据Apriori算法产生频繁项集以及TF‑IDF阈值过滤，得到产品痛点特征集合,然后基于改进的Kmeans++对痛点特征进行聚类；整合网上的情感词库，利用情感词库对产品的痛点特征进行情感倾向量化,最终得到电商产品痛点特征得分。电商产品痛点分析为用户购买决策、企业竞争策略制定提供重要情报支撑。

著录项

公开/公告号CN108388660B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-01

原文格式PDF
申请/专利权人中国计量大学;
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申请/专利号CN201810189232.4
发明设计人徐新胜;余建浙;
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申请日2018-03-08
分类号G06F16/35(20190101);G06F16/31(20190101);G06F40/242(20200101);G06F40/289(20200101);G06Q30/02(20120101);
代理机构
代理人
地址 310018 浙江省杭州市江干区学源街258号中国计量大学仰仪中楼
入库时间 2022-08-23 12:34:48

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