论文摘要
用户发表的购后评论,隐含着消费者对产品特征的某种偏好。有效挖掘消费者的偏好信息,有利于企业制定差异化的营销策略。首先,采用最大熵模型识别消费者性别。然后,利用CRF模型、频繁特征和评价词搭配从评论文本中抽取"产品特征─评价短语"对,使用情感词典为评价短语赋值。最后,以产品特征评价值为自变量、用户评分为因变量,利用二元Logistics回归分析构建消费者偏好模型。以亚马逊中国网站的两款热销手机的评论为实验,建立了消费者的总体偏好模型和不同性别消费者的偏好模型。模型显示男性消费者和女性消费者的偏好存在差异,给出了相应的营销建议。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡龙茂,胡戴新
关键词: 产品特征,消费者偏好,产品特征评价值,用户评分,回归
来源: 长春大学学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学
专业: 计算机软件及计算机应用,贸易经济
单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽财贸职业学院
基金: 安徽省教育厅项目(KJ2017A858)
分类号: F713.55;TP391.1
页码: 56-62+70
总页数: 8
文件大小: 191K
下载量: 328
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