基于情感分析技术的电商产品在线评论数据挖掘研究

摘要

电子商务的快速发展改变了人们的购物模式，随着网络购物的兴起，国内涌现出了很多电商平台。在这种环境下，电商平台和商家获得了很多的发展机遇，但是随着市场的竞争不断加剧以及技术的不断发展，电商平台和商家也遇到了很多挑战，有些因为无法应对这些挑战早已被市场淘汰。对于电商平台来说，它们的目标是:大量的商家入驻、大量的用户注册;对于商家来说，它们的目标则是:希望商品的销售量越来越多。为了达到这些目标，除了要保证产品质量可靠、价格合理以外，还需要去关注消费者的购物体验，倾听他们的心声。现在大部分的电商平台都有相应的消费者在线评论系统，购物成功的用户在一定时间内可以去发表自己的看法和感受，这些内容越来越受到商家和平台的重视，这为他们下一步发展和改进提供了重要的情报数据。本文对相关的评论内容进行研究后发现，有些评论内容表达了消费者对本次购物的满意态度;有些评论内容则反映了消费者的批评意见，不满意这次购物;还有一些在线评论我们无法判断消费者是否满意这次购物，是一种中立的情绪。因此我们对评论文本数据通过情感分析技术进行相应研究分析，挖掘其中有价值的信息，为商家和平台提供情报数据。 本文选择天猫国际和京东全球购这两大平台上的两款婴幼儿奶粉为例，进行在线评论数据的爬取，然后对原始数据进行预处理:文本去重和机械压缩、中文分词、词性标注、去除停用词和英文字符等工作。然后构建相关的情感词典，并将预处理之后的评论数据基于相关的情感词典进行情感判断，将评论文本数据划为积极、消极和中立三个部分，并分别构建网络语义图，实现数据的可视化;最后对评论文本中的物流服务要素进行提取，通过因子分析和问卷调查的方法来探究消费者再次购买意愿和要素之间的关系，并构建相关的回归模型。

目录

摘要

第1章绪论

1．1研究背景和意义

1．2电商在线评论

1．2．1电商在线评的发展

1．2．2电商在线评论的特点

1．3国内外研究现状

1．3．1对于在线评论的研究

1．3．2消费者购买决策相关理论

1．3．3情感分析研究现状

1．3．4文本细粒度情感分析研究

1．3．5跨领域情感分析研究现状

1．3．6文本情感分析中存在的问题

1．4研究问题的提出

1．4．1问题的来源

1．4．2问题的提出

1．5论文整体结构

第2章相关理论概述

2．1中文评论的特点

2．2文本预处理

2．2．1中文分词介绍

2．2．2中文分词的相关方法介绍

2．2．3中文分词中存在的难题

2．2．4中文分词工具介绍

2．2．5词性标注

2．2．6停用词处理

2．3特征提取

2．3．1常用的特征选择方法

2．4情感分类常用的方法

2．5本章小结

3．1评论数据采集

3．2评论数据处理

3．2．1评论数据的预处理

3．2．2文本分词

3．3本章小结

第4章情感词典的构建

4．1主题词和情感词的相关介绍

4．2情感词典的相关介绍

4．2．1构建情感词典的意义

4．2．2基本的情感词典介绍

4．2．3情感词典的构建

4．2．4隐式情感分析

4．3主题词和情感词之间的关系

4．4情感倾向加权计算

4．5本章小结

第5章情感分析与数据挖掘

5．1评论数据的情感分析

5．1．1实验准备

5．1．2实验结果及分析

5．2跨领域情感分析研究

5．3婴幼儿奶粉评论网络语义图分析

5．4产品评论高频词提取和物流服务要素分析

5．4．1相关评论语句中的词频统计和分析

5．4．2物流服务要素的研究

5．4．3物流服务要素提取

5．4．4物流服务要素满意度结果分析

5．5因子分析

5．6问卷调查

5．6．1问卷设计

5．6．2信度分析

5．7相关性分析

5．8回归分析

5．9本章小结

第6章总结和展望

6．1总结

6．2本文主要工作和展望

参考文献

附录

致谢

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