【摘 要】
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随着经济的快速发展,用户的感性需求日益增长,本文借助感性工学的思想,以在线评论为数据源,利用LDA主题模型、依存句法分析和word2vec算法构建产品特征词词典;提取同一产品特征的在线评论关键意见,采用TextRank算法获取每个产品特征中的感性情感种子词;最后,将产品特征词和感性情感种子词结合得到用户的标准感性需求.本文将所提出的研究方法应用在京东的手机在线评论案例中,验证了该方法的可行性,能有效地挖掘用户感性需求,为企业提供决策支持.
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随着经济的快速发展,用户的感性需求日益增长,本文借助感性工学的思想,以在线评论为数据源,利用LDA主题模型、依存句法分析和word2vec算法构建产品特征词词典;提取同一产品特征的在线评论关键意见,采用TextRank算法获取每个产品特征中的感性情感种子词;最后,将产品特征词和感性情感种子词结合得到用户的标准感性需求.本文将所提出的研究方法应用在京东的手机在线评论案例中,验证了该方法的可行性,能有效地挖掘用户感性需求,为企业提供决策支持.
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