【摘 要】
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由于在线评论数据信息量过载问题突出，因此对服装产品在线评论数据进行研究，通过在线评论挖掘用户需求，帮助服装供应链中的企业更好地改进产品及服务，提高用户满意度。首先采用LDA主题聚类挖掘在线评论中的用户需求，随后根据Kano模型对挖掘得到的用户需求进行分类及排序，得到供应链企业改进用户需求的优先顺序。研究表明，用户需求改进的先后顺序分别为设计款式、原材料质量、面料舒适度、做工精细度、售后服务、包装完
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目（LY18G020017）； 浙江理工大学共享经济研究院项目（18GXJJ07）；
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由于在线评论数据信息量过载问题突出，因此对服装产品在线评论数据进行研究，通过在线评论挖掘用户需求，帮助服装供应链中的企业更好地改进产品及服务，提高用户满意度。首先采用LDA主题聚类挖掘在线评论中的用户需求，随后根据Kano模型对挖掘得到的用户需求进行分类及排序，得到供应链企业改进用户需求的优先顺序。研究表明，用户需求改进的先后顺序分别为设计款式、原材料质量、面料舒适度、做工精细度、售后服务、包装完好性、性价比、物流速度、发货时间、促销活动、产品价格、产品品牌、时尚性、物流公司。
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