基于文本挖掘的B2C购物网站在线评论内容特征分析

发布时间：2018-03-05 02:22

  本文选题：在线评论　切入点：内容特征　出处：《图书馆理论与实践》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于文本挖掘和定量分析研究三个B2C购物网站在线评论的内容特征。通过高频词进行在线评论内容特征分析得出,购物网站的用户群体更多关注手机的商品特征和情感表达,而对服务特征的关注相对较少。通过分析网站间高频词的相关性与差异性发现,虽然不同购物网站在线评论内容的相关性较强,但也存在着显著差异,反映出不同网站消费者关注点或感受的相似性和差异。研究结果为消费者购买决策、企业战略调整、购物平台提升管理能力提供了有价值的参考。
[Abstract]:Based on text mining and quantitative analysis, the content features of online reviews of three B2C shopping websites are studied. By analyzing the correlation and difference of high-frequency words among websites, it is found that although the online reviews of different shopping sites have strong relevance, there are also significant differences. It reflects the similarities and differences of consumers' concerns and feelings on different websites. The research results provide valuable reference for consumers to make purchase decision, adjust enterprise strategy, and improve the management ability of shopping platform.
【作者单位】： 北京联合大学管理学院;北京联合大学生物化学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“面向商务智能的思维主题发现”(项目编号:71272161)研究成果之一
【分类号】：F724.6;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1568340