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基于在线评论的用户需求挖掘模型研究
被引量:
44
1
作者
涂海丽
唐晓波
谢力
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2015年第10期1088-1097,共10页
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...
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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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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题名
基于在线评论的用户需求挖掘模型研究
被引量:
44
1
作者
涂海丽
唐晓波
谢力
机构
武汉大学信息管理学院
东华理工大学经济与管理学院
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2015年第10期1088-1097,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目“社会化媒体集成检索与语义分析方法研究”(项目编号:71273194)
抚州市社会科学规划项目“基于情感分析的抚州旅游推荐系统构建”(项目编号:14sk035)的研究成果之一
文摘
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。
关键词
在线评论情感分类lda聚类需求挖掘
KANO模型
Keywords
online reviews sentiment classification,
lda
clustering needs mining, KANO model
分类号
G252 [文化科学—图书馆学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2015
44
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