林璐

摘要：本文以京東六大品牌熱水器交易評論數(shù)據(jù)為研究基礎(chǔ)，利用文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從文本預(yù)處理、詞頻統(tǒng)計(jì)、情感分析等幾個方面進(jìn)行了分析，并分析各品牌間的差異，最后給商家提出建議，為電子商務(wù)的后期研究打下基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞 ：文本數(shù)據(jù);詞頻統(tǒng)計(jì);詞云;個性化需求;贊點(diǎn);抱怨點(diǎn);反饋

中圖分類號：TP311? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）17-0303-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 概述

近些年來，中國乃至全球的電子商務(wù)市場規(guī)模都在不斷發(fā)展壯大！網(wǎng)民在電商平臺上瀏覽、購買商品以及收到商品后的反饋評論構(gòu)成了眾多學(xué)者在電子商務(wù)市場下研究消費(fèi)者市場的重要信息。本文主要研究如何從海量的碎片化、非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息。考慮到各大電商平臺的差異性，本文以京東的六大熱水器品牌（AO史密斯、海爾、美的、萬家樂、萬和和格蘭仕）為研究對象，通過對京東電商數(shù)據(jù)中文本數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)整合的“多維度的特征”，提出文本挖掘在電商平臺分析方法，最終得到關(guān)鍵的決策性支持信息，提升企業(yè)的競爭力方面的優(yōu)勢。

2 研究過程與方法

本文總體研究流程如圖1所示，具體步驟為：

1）樣本數(shù)據(jù)的抽取。本文數(shù)據(jù)來源為京東平臺上六大品牌不同型號間顧客對于熱水器的評論數(shù)據(jù)，不同品牌的不同型號之間熱水器的容量數(shù)據(jù);

2）樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括處理水軍和隨意發(fā)表的評論數(shù)據(jù)，處理無關(guān)的評論，去除標(biāo)點(diǎn)符號、多余空白，去除停詞;

3）分詞、詞性標(biāo)注。本文采用了中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所開發(fā)研制的漢語分詞系統(tǒng)ICTCLAS對產(chǎn)品評論進(jìn)行分詞和詞性的標(biāo)注;

4）統(tǒng)計(jì)詞頻、畫詞云;

5）總結(jié)用戶的個性化需求。使用R軟件分別對六大品牌型評論數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，同時通過京東網(wǎng)站查詢各型號的參數(shù)放入表格型號對應(yīng)屬性一列進(jìn)行分析;

6）總結(jié)客戶的抱怨點(diǎn)和贊點(diǎn)。通過畫出詞云（R語言）和二元詞組的詞頻和轉(zhuǎn)移概率（NLPIR大數(shù)據(jù)搜索與挖掘平臺軟件）分析用戶的贊點(diǎn)和抱怨點(diǎn)。

3 結(jié)果分析

對京東六大品牌熱水器個性化需求和用戶贊點(diǎn)、抱怨點(diǎn)的分析結(jié)果表明，美的與海爾這兩大暢銷品牌最受歡迎的，銷量占據(jù)總銷量的百分之六七十;在六大品牌的容量需求上，40升、50升銷量最高的;而在控制方式上，機(jī)械控制和電腦控制是主要選擇;在加熱方式上，雙管加熱、半膽整膽加熱是選擇熱水器的主要因素;售后服務(wù)特別是熱水器的安裝是客戶主要關(guān)心和反饋的問題;另外，價格、加熱速度、保溫性這些也是客戶反饋的重點(diǎn)。

本文的分析基于六大品牌的，主要是想挖掘出各品牌間的差異。分析結(jié)果表明，海爾、美的與其他各品牌間的最大差異是增加3D動態(tài)加熱和高溫抑菌，同時控制方式的選擇也更加多樣化，安裝等售后服務(wù)比較到位;萬家樂、萬和、格蘭仕加熱方式均為單管加熱，這無法滿足現(xiàn)在客戶對于加熱快的需求;AO、美的、萬家樂、格蘭仕四大品牌均有客戶反應(yīng)安裝費(fèi)用高;美的、萬和、格蘭仕的售后服務(wù)有待改進(jìn)。

4 結(jié)論

通過文本挖掘，本文總結(jié)京東六大品牌的賣點(diǎn)和不足點(diǎn)。建議AO、萬家樂、萬和、格蘭仕四大品牌商家研究更加快速的加熱方式，特別是后三大品牌均為單管加熱，加熱方式比較落后。AO、美的、萬家樂、格蘭仕四大品牌應(yīng)該提高售后服務(wù)質(zhì)量，合理收取安裝費(fèi)用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 佘珍芝.中文網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品評論的情感分析關(guān)鍵技術(shù)研究[Z]. 杭州電子科技大學(xué)，2011.

[2] 張倩.用于網(wǎng)絡(luò)評論文本挖掘的主題模型研究[D].北京交通大學(xué)，2014.

[3] 唐守忠.文本挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京林業(yè)大學(xué)，2013.

[4] 劉濤.中文評論文本情感分析研究[D].安徽大學(xué)，2014.

[5] Das SR，Chen M.Yahoo！ for Amazon：sentiment extraction from small talk on the web. Proc.of the 8～ （th） Asia Pacific Finance Association Annual Conf ， 2001

【通聯(lián)編輯：聞翔軍】