基于多社交平台美妆品牌文本数据的消费者评价分析

发布时间：2023-05-09 21:33

　　在社交媒体高速发展的今天,网络上的社交文本形成了一个极具价值的文本库,尤其是对于美妆品牌而言,中国市场的美妆行业近几年正在急速扩张,其中新模式社媒营销起了很大的推动作用,比起其他行业,美妆行业是较早应用互联网技术进行社会化媒体营销的行业之一,因此社交文本成了该行业一个很重要的信息来源。本文旨在通过分析社交媒体平台中消费者关于美妆品牌的真实评价,提取合适的关键词进行情感分析、IPA分析及共现分析,使美妆品牌更加了解消费者当前的讨论热点,更加了解消费者的产品诉求,更加了解本品牌及竞争对手品牌的产品现状,从而确定产品改进的优先级以及改进的方向,为品牌的产品改进、研发、预算分配等提供建议。本文主要的创新点在于以下三个方面:(一)应用领域创新。目前对于美妆行业的分析绝大多数是定性分析,较少涉及定量分析,尤其是针对美妆行业社交平台的文本挖掘还处于空白阶段,若忽略应用领域特性盲套公式,可能会导致错误甚至荒谬的结论,本文将文本挖掘的技术运用于美妆行业,拓宽了文本挖掘技术的应用范围,同时为美妆行业的定量分析做出一定贡献;(二)多学科融合。本文在处理文本时结合了市场营销学以及管理学知识,通过市场营销学的知...

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    第一节 研究背景及意义
        一、研究背景
        二、研究意义
    第二节 论文研究思路及创新点
        一、研究思路
        二、创新点
第二章 相关理论及技术介绍
    第一节 国内外研究现状及发展趋势
        一、国内外研究现状
        二、国内外发展趋势
    第二节 相关理论
        一、社交媒体
        二、文本挖掘
    第三节 相关技术
        一、文本分词
        二、关键词提取
        三、情感分析
        四、IPA分析
        五、共词分析
第三章 模型建立
    第一节 分词
    第二节 关键词提取
        一、TF-IDF模型
        二、改进的TF-IDF模型
        三、Text Rank算法
        四、LDA主题模型
        五、评价标准
    第三节 情感分析
        一、基于情感词典
        二、朴素贝叶斯
        三、文本分析卷积神经网络
    第四节 IPA分析及共词分析
第四章 实证分析
    第一节 数据集介绍
    第二节 预处理及分词
    第三节 关键词提取
        一、定量对比
        二、定性分析
    第四节 情感分析
        一、结果展示
        二、结果分析
    第五节 IPA分析及共词分析
第五章 总结与展望
参考文献
致谢
个人简历及在学期间发表的研究成果



本文编号：3812412