基于文本挖掘的生鲜电商顾客满意度研究
发布时间：2021-08-21 14:01
随着互联网时代的发展,网购的方便快捷使消费者热衷于在网上购买所需品,除了可以网购图书、服装、电子产品等,生鲜产品成为网购的热门产品,各类生鲜电商纷纷涌现。但由于生鲜产品不同于普通产品,具有易逝性、时效性等特点,且随着居民生活质量的提高,人们对购买食品的安全、品质、方便快捷性等方面也有了更高的需求,而生鲜电商还处在发展探索节点,满足客户的需求,关注顾客消费体验,不断做出改进和升级,才能有更持续的发展,获得顾客忠诚度,在电商竞争中脱颖而出。本文利用文本挖掘的方法,进行生鲜电商顾客满意度的研究。首先选取了三个不同运营模式、物流模式的生鲜电商,应用Python爬虫分别抓取评论文本。针对抓取到的评论做文本特征分析,通过词云图可以得到词频较高的词,展示评论信息的主题;基于网络语义分析得出与高频词相关联的评价词语,分析电商各方面优点与不足;接着采用TFIDF权重构建文档词条矩阵,以特征属性作为分类变量,整句评论情感得分作为预测变量,用CART算法做分类决策树,得到每个网站需要重点改善的因素。参考文本特征分析的结论,文章基于词性模板提取评论的特征情感词对,应用基于词典的方法计算特征情感值,总结出顾客满...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 生鲜农产品电商研究现状
1.2.2 顾客满意度研究现状
1.2.3 文本挖掘研究现状
1.3 研究内容
1.4 研究方法
1.5 研究框架
第2章 相关理论阐述
2.1 网络爬虫相关理论
2.1.1 网络爬虫的概念
2.1.2 网络爬虫的体系结构
2.1.3 网络爬虫的基础技术
2.2 文本预处理相关理论
2.2.1 文本预处理的概念
2.2.2 文本预处理的方法
2.3 情感分析相关理论
2.3.1 情感分析的概念
2.3.2 情感分析的方法
2.4 文本挖掘相关理论
2.4.1 文本挖掘的概念
2.4.2 文本挖掘的流程
第3章 生鲜电商顾客评论的文本特征分析
3.1 数据的采集和预处理
3.1.1 数据的选取
3.1.2 数据的采集
3.1.3 数据的预处理
3.2 文本特征分析
3.2.1 基于词云图的特征分析
3.2.2 基于网络语义图的特征分析
3.2.3 基于决策树的特征分析
3.3 本章小结
第4章 生鲜电商顾客评论的满意度分析
4.1 词性标注与词对的匹配
4.1.1 词性的标注
4.1.2 特征情感词对的匹配
4.2 情感值的计算
4.2.1 情感词库的建立
4.2.2 短句情感值的计算
4.3 情感值分布特征及结果分析
4.3.1 情感极性分布特征
4.3.2 综合情感值结果分析
4.4 基于情感值的满意度计算
4.4.1 满意度指标体系的构建
4.4.2 指标权重的确定
4.4.3 满意度的计算
4.5 本章小结
第5章 方法与结果的对比分析及建议
5.1 方法与结果的对比分析
5.1.1 不同方法的对比分析
5.1.2 不同方法下的结果对比分析
5.2 建议与对策
结论与展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]中文在线评论的产品特征与观点识别:跨领域的比较研究[J]. 王伟,王洪伟,盛小宝. 管理工程学报. 2017(04)
[2]生鲜农产品电子商务模式创新研究[J]. 郑开涛,刘世洪,聂秀萍,陈涛. 农业展望. 2016(08)
[3]欧美生鲜农产品电子商务运营模式创新做法及启迪[J]. 杜志琴. 对外经贸实务. 2016(07)
[4]情感计算和文本挖掘的商品评论倾向性分析[J]. 许林峰,蓝鼎栋,张俊峰,王志文,陈珂. 广东石油化工学院学报. 2016(01)
[5]在线评论信息挖掘研究综述[J]. 房文敏,张宁,韩雁雁. 信息资源管理学报. 2016(01)
[6]农村电子商务模式探析——基于淘宝村的调研[J]. 郭承龙. 经济体制改革. 2015(05)
[7]四种生鲜农产品网络零售模式的渠道结构差异研究[J]. 姜玥,章璇,王思思. 江苏商论. 2015(07)
[8]B2C电子商务生鲜农产品冷链物流服务质量评价研究[J]. 侯杰玲,李林. 物流科技. 2015(06)
[9]电子商务视角下的生鲜农产品供应链模式研究[J]. 王晓宇,郑文生,郑亚琴. 重庆科技学院学报(社会科学版). 2014(12)
[10]基于网络论坛文本挖掘的笔记本电脑满意度研究[J]. 李艳红,程翔. 微型机与应用. 2014(18)
博士论文
[1]电子商务环境下生鲜农产品消费者信任研究[D]. 肖哲晖.华中科技大学 2015
硕士论文
[1]基于顾客视角的生鲜电商物流服务评估指标体系研究[D]. 吴镜.浙江理工大学 2016
[2]消费者网购生鲜农产品意愿影响因素实证研究[D]. 邹俊.华中农业大学 2011
[3]基于新闻评论数据的K-means聚类算法的研究[D]. 张立.太原理工大学 2010
[4]基于旅游博客的旅游目的地游客满意度评价研究[D]. 耿铭泽.海南大学 2010
[5]基于评价对象及其情感特征的中文文本倾向性分类研究[D]. 朱杰.上海交通大学 2010
本文编号：3355737
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 生鲜农产品电商研究现状
1.2.2 顾客满意度研究现状
1.2.3 文本挖掘研究现状
1.3 研究内容
1.4 研究方法
1.5 研究框架
第2章 相关理论阐述
2.1 网络爬虫相关理论
2.1.1 网络爬虫的概念
2.1.2 网络爬虫的体系结构
2.1.3 网络爬虫的基础技术
2.2 文本预处理相关理论
2.2.1 文本预处理的概念
2.2.2 文本预处理的方法
2.3 情感分析相关理论
2.3.1 情感分析的概念
2.3.2 情感分析的方法
2.4 文本挖掘相关理论
2.4.1 文本挖掘的概念
2.4.2 文本挖掘的流程
第3章 生鲜电商顾客评论的文本特征分析
3.1 数据的采集和预处理
3.1.1 数据的选取
3.1.2 数据的采集
3.1.3 数据的预处理
3.2 文本特征分析
3.2.1 基于词云图的特征分析
3.2.2 基于网络语义图的特征分析
3.2.3 基于决策树的特征分析
3.3 本章小结
第4章 生鲜电商顾客评论的满意度分析
4.1 词性标注与词对的匹配
4.1.1 词性的标注
4.1.2 特征情感词对的匹配
4.2 情感值的计算
4.2.1 情感词库的建立
4.2.2 短句情感值的计算
4.3 情感值分布特征及结果分析
4.3.1 情感极性分布特征
4.3.2 综合情感值结果分析
4.4 基于情感值的满意度计算
4.4.1 满意度指标体系的构建
4.4.2 指标权重的确定
4.4.3 满意度的计算
4.5 本章小结
第5章 方法与结果的对比分析及建议
5.1 方法与结果的对比分析
5.1.1 不同方法的对比分析
5.1.2 不同方法下的结果对比分析
5.2 建议与对策
结论与展望
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]中文在线评论的产品特征与观点识别:跨领域的比较研究[J]. 王伟,王洪伟,盛小宝. 管理工程学报. 2017(04)
[2]生鲜农产品电子商务模式创新研究[J]. 郑开涛,刘世洪,聂秀萍,陈涛. 农业展望. 2016(08)
[3]欧美生鲜农产品电子商务运营模式创新做法及启迪[J]. 杜志琴. 对外经贸实务. 2016(07)
[4]情感计算和文本挖掘的商品评论倾向性分析[J]. 许林峰,蓝鼎栋,张俊峰,王志文,陈珂. 广东石油化工学院学报. 2016(01)
[5]在线评论信息挖掘研究综述[J]. 房文敏,张宁,韩雁雁. 信息资源管理学报. 2016(01)
[6]农村电子商务模式探析——基于淘宝村的调研[J]. 郭承龙. 经济体制改革. 2015(05)
[7]四种生鲜农产品网络零售模式的渠道结构差异研究[J]. 姜玥,章璇,王思思. 江苏商论. 2015(07)
[8]B2C电子商务生鲜农产品冷链物流服务质量评价研究[J]. 侯杰玲,李林. 物流科技. 2015(06)
[9]电子商务视角下的生鲜农产品供应链模式研究[J]. 王晓宇,郑文生,郑亚琴. 重庆科技学院学报(社会科学版). 2014(12)
[10]基于网络论坛文本挖掘的笔记本电脑满意度研究[J]. 李艳红,程翔. 微型机与应用. 2014(18)
博士论文
[1]电子商务环境下生鲜农产品消费者信任研究[D]. 肖哲晖.华中科技大学 2015
硕士论文
[1]基于顾客视角的生鲜电商物流服务评估指标体系研究[D]. 吴镜.浙江理工大学 2016
[2]消费者网购生鲜农产品意愿影响因素实证研究[D]. 邹俊.华中农业大学 2011
[3]基于新闻评论数据的K-means聚类算法的研究[D]. 张立.太原理工大学 2010
[4]基于旅游博客的旅游目的地游客满意度评价研究[D]. 耿铭泽.海南大学 2010
[5]基于评价对象及其情感特征的中文文本倾向性分类研究[D]. 朱杰.上海交通大学 2010
本文编号：3355737
本文链接：https://www.wllwen.com/weiguanjingjilunwen/3355737.html
