文献类型：期刊文章

作　　者：刘淙[1] 闫大伟[2]

LIU Cong;YAN Dawei(School of Mathematics and Information Science,Baoji University of Arts and Sciences,Baoji 721013,China;Unit 93968 of the PLA,Urumqi 830075,China)

机构地区：[1]宝鸡文理学院数学与信息科学学院,陕西宝鸡721013 [2]中国人民解放军93968部队,新疆乌鲁木齐830075

出　　处：《甘肃科学学报》

基　　金：陕西省教育厅科研计划专项项目(20JK0480);宝鸡文理学院重点资助项目(ZK15078)。

年　　份：2025

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：132-142

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在线评论是顾客表达消费感知的重要渠道,如何高效利用在线评论挖掘影响顾客满意度的因素,对启发商家持续优化产品性能、不断改进服务和经营策略至关重要。以在线评论为数据来源,综合利用数据挖掘技术和模糊数学理论,提出一种基于细粒度文本情感分析的网络购物顾客满意度评价方法。首先,利用隐含狄利克雷分布(LDA)模型从在线评论数据中挖掘影响顾客满意度的因素;其次,通过情感词模糊统计方法实现细粒度评论文本情感强度分析,并基于有序逻辑回归构建网络购物顾客满意度评估模型;最后,将该模型应用于国产护肤产品的满意度分析。实验结果表明,该评价方法能够深度挖掘隐藏于评论数据中的顾客满意度信息,揭示了网络购物顾客满意度影响因素的重要程度,可为企业生产经营提供相应的改进策略。

关 键 词：情感分析 顾客满意度 主题模型 在线评论  有序逻辑回归  

分 类 号：TP393.1] G250[计算机类]