基于情感分析的B2C电子商务物流服务质量监测研究

发布时间：2020-10-24 20:05

　　 随着互联网+和大数据时代的到来,信息呈现爆炸式增长,极大推动了社会经济的发展,人们的生活水平得到了巨大的提升,网上消费的观念不断深化。网络购物越来越普及,B2C电子商务蓬勃发展,竞争日益激烈,“价格战”、“好评率”、“满意度”等已经成为电商企业关注热点,并且不再单纯以这些关注点为主,而是追求更优质、卓越的服务。物流服务作为网购环节中非常重要的一项,物流服务质量的高低影响顾客购物体验,从而影响顾客满意度和忠诚度。所以,全面提升B2C电子商务物流服务质量,赢得消费者的信任,树立品牌形象,提高企业声誉,这越来越成为B2C电商企业的核心竞争力之一。首先,本文对前人的研究成果进行了梳理和综述,以SERVQUAL模型和LSQ模型为原型,结合了我国B2C电子商务物流的模式和特点,对维度进行了调整,初步构建了以可靠性、经济性、移情性、时间性、方便性和信息性6个维度20个指标的B2C电子商务物流服务质量的指标体系。为了得出顾客实际关注的物流服务要素,进行了数据调研分析,最终确定了B2C电子商务物流服务质量的指标体系。其次,从京东商城的顾客评论里提取出了与物流服务质量相关的有效评论数据,本文利用情感分析文本预处理的相关技术,对京东商城物流服务质量进行了清洗、分词、词频统计等预处理;提出了基于B2C电子商务物流服务质量关键词词典的筛选方法与基于LDA主题模型的筛选方法,并根据筛选结果进行了比较分析。然后,根据文本分析领域特征权重计算方法,设计了指标权重的计算公式;把评论数据按不同时间段切分,分为季度、各大促销活动、年度几种切分方式,并设计了相应的物流服务质量情感得分计算方法;最后通过情感得分波动情况实现对B2C电子商务物流服务质量的监测。最后,本文利用构建的B2C电子商务物流服务质量的指标体系,结合基于情感分析的监测方法,对京东商城的物流服务质量进行了实证研究。根据监测结果,发现流服务过程中存在的问题,并从维度和指标层面提出了管理启示和有针对性的建议,为提升B2C电子商务物流服务质量提供参考。
【学位单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F724.6;F259.2
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
        1.2.1 理论意义
        1.2.2 现实意义
    1.3 研究内容
    1.4 研究思路和方法
        1.4.1 研究思路
        1.4.2 研究方法
    1.5 本文的创新点
第2章 相关理论及研究综述
    2.1 服务质量
        2.1.1 服务质量的概念
        2.1.2 服务质量的典型评价模型
    2.2 物流服务质量
        2.2.1 物流服务质量的概念
        2.2.2 物流服务质量的典型评价模型
    2.3 B2C电子商务物流服务质量
        2.3.1 B2C电子商务物流的特点
        2.3.2 B2C电子商务物流的模式
        2.3.3 B2C电子商务物流服务质量研究综述
    2.4 情感分析
        2.4.1 情感分析的概念
        2.4.2 情感分析的研究综述
    2.5 文献述评
第3章 B2C电子商务物流服务质量指标体系的构建
    3.1 B2C电子商务物流服务质量指标体系的构建思路
    3.2 B2C电子商务物流服务质量指标体系的初步构建
        3.2.1 指标体系的构建原则
        3.2.2 指标体系的初步构建
        3.2.3 初始指标体系及各指标含义
    3.3 数据调研
        3.3.1 顾客评论数据收集与预处理
        3.3.2 B2C电子商务物流服务质量关键词提取
    3.4 B2C电子商务物流服务质量指标体系的确定
        3.4.1 指标的调整
        3.4.2 B2C电子商务物流服务质量指标体系的确定
    3.5 本章小结
第4章 基于情感分析的B2C电商物流服务质量的监测方法
    4.1 B2C电商物流服务质量监测研究的总体框架
    4.2 B2C电子商务物流服务质量相关评论的筛选方法
        4.2.1 基于B2C电商物流服务质量关键词词典的筛选方法
        4.2.2 基于LDA主题模型的筛选方法
    4.3 基于情感分析的B2C电商物流服务质量的监测方法
        4.3.1 B2C电商物流服务质量各指标情感得分统计
        4.3.2 B2C电商物流服务质量各指标的权重计算
        4.3.3 B2C电商物流服务质量的情感总得分计算
    4.4 本章小结
第5章 京东商城物流服务质量的实例分析
    5.1 京东顾客评论数据的收集与处理
        5.1.1 评论数据的收集
        5.1.2 评论数据的清洗
        5.1.3 评论数据分词处理和词频统计
        5.1.4 物流服务质量相关评论的筛选
    5.2 基于情感分析的京东商城物流服务质量的监测结果
        5.2.1 京东商城物流服务质量各指标情感得分统计结果
        5.2.2 京东商城物流服务质量各指标权重计算结果
        5.2.3 京东商城物流服务质量各季度情感得分计算结果
        5.2.4 京东商城物流服务质量年度情感总得分计算结果
    5.3 监测结果与管理启示
        5.3.1 监测结果
        5.3.2 管理启示
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 研究总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录A 京东商城顾客评论爬虫程序
附录B 京东商城顾客评论数据的清洗
附录C 评论数据分词处理和词频统计
附录D LDA主题模型构建与训练
附录E B2C电子商务物流服务质量相关评论筛选
附录F B2C电商物流服务质量各指标情感得分统计
攻读硕士学位期间取得的研究成果

【参考文献】

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本文编号：2854922