基于关联规则的用户产品属性偏好变化挖掘

发布时间：2023-03-30 20:05

　　随着交互式网络和电子商务的发展与成熟,关于产品的用户评论数量正在迅速增长,产品在线评论逐渐受到电子商务卖家、产品企业和同行竞争公司的关注。在线评论提供有关产品质量的信息,对帮助消费者判断产品质量、降低购买决策的不确定性从而辅助其更好地做出购买决策具有非常重要的作用。为了更好地挖掘在线评论中的价值,之前的研究通过对评论中产品属性进行提取,获得关键特征,从而获得消费者的需求,为企业的产品战略发展提供支持。但是,关于产品属性的研究缺乏动态性,同时未考虑用户情感与评分不一致的情形。因此,本文从在线产品评论入手,并用评论文本的情感得分代替用户评分,提出基于关联规则的用户产品属性偏好变化挖掘的方法,为企业更深入了解用户需求做出理论支撑,提高研发效率,保持与发展企业优势,增强企业竞争力。本研究选择中关村产品在线评论为研究平台,以OPPO手机R15系列的产品在线评论为例,采用定量分析的研究方法,利用网络爬虫抓取用户对该产品的评论数据。通过对抓取数据进行处理,采用关联规则和情感评分相结合的方法对提取出的产品属性进行分析,并且通过两个不同时期的关联规则趋势挖掘,比较影响用户满意度的关键属性的变化情况,得出...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及研究意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 研究内容及研究方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法和技术路线
    1.4 论文创新点
第2章 理论基础与文献综述
    2.1 基于在线评论的产品属性研究
    2.2 关联规则数据挖掘研究综述
        2.2.1 关联规则的基本概念
        2.2.2 关联规则挖掘相关研究
    2.3 在线评论情感倾向研究
    2.4 文献述评
第3章 基于产品属性的关联规则挖掘
    3.1 技术模型简介
    3.2 数据收集与整理
        3.2.1 研究对象
        3.2.2 数据爬取
    3.3 产品属性提取与数据结构化
        3.3.1 产品属性提取结果
        3.3.2 文本评论情感分析
        3.3.3 关联规则数据结构化
    3.4 基于产品属性的关联规则分析
        3.4.1 t1时期关联规则分析
        3.4.2 t2时期关联规则分析
第4章 基于产品属性的关联规则变化分析
    4.1 关联规则变化挖掘
        4.1.1 变化模式
        4.1.2 变化模式的测量方法
    4.2 基于关联规则的用户产品属性偏好分析
第5章 总结与展望
    5.1 研究结论
    5.2 研究启示
    5.3 研究局限性与研究展望
参考文献
致谢
学位论文评阅及答辩情况表



本文编号：3775401