孫含笑

（汕尾職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，汕尾516600）

0 引言

20 世紀是一個信息爆炸的時代，相比于從前的車馬慢的生活，快節(jié)奏是這個時代的標志，為了滿足時代的發(fā)展，電商應(yīng)用而生。相比于傳統(tǒng)的購物方式，網(wǎng)購用戶可以足不出戶在家“逛商店”，訂貨不受時間、地點的限制；并且獲得大量的商品細節(jié)信息，買到當?shù)厝狈Φ纳唐返?，極大地突破了購物的時間和空間限制。同時，商品銷量也因網(wǎng)購獲得極大的提升。此外電商平臺存儲了海量的商品交易信息、用戶評價等，從這些海量的數(shù)據(jù)中采用數(shù)據(jù)挖掘的方式搜索隱藏于其中信息[1]，從而做出相應(yīng)的調(diào)整。例如數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典的應(yīng)用案例，“尿布和啤酒的故事”。樸素貝葉斯作為數(shù)據(jù)挖掘的十大經(jīng)典算法，廣泛地應(yīng)用在文本分類面?！皹闼亍币辉~的由來在于假設(shè)特征之間是相互獨立的，即一個特征或者單詞出現(xiàn)的可能性與它和其他單詞相鄰沒有關(guān)系[2]。簡單的理解，給出一段文字，“研表究明，漢字的序順并不定一能影閱響讀，比如你當完看段話后，才發(fā)現(xiàn)這里的字全是亂的?！?，樸素貝葉斯分類器就是基于這樣的原理，將復(fù)雜的問題進一步簡化，進而對文本分類，并且達到比較好的效果。貝葉斯分類器的實現(xiàn)還依賴于貝葉斯定理[3]：

其中P(H|X)表示給定觀測樣本X，假設(shè)H 成立時的概率；

P(H|X)是后驗概率；

P(H)是H 的先驗概率；

P(X)是X 的先驗概率。

當假設(shè)樣本具有n 個特征，且假設(shè)各個特征相互獨立時，式子表述為：

基于貝葉斯分類算法，可以對用戶的評論做出文本分類，從不同的分類中可以挖掘出客戶對商品的主要關(guān)注點，客戶對商品的滿意度，以及商品的改進點等。相比于傳統(tǒng)的客戶滿意度調(diào)查，采用數(shù)據(jù)挖掘的方式，更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，而且節(jié)省了人力、物力。

1 研究目的與框架

1.1 研究目的

近年來，隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展，電商的競爭力越來越大，為了提升商品的競爭力，商家可謂是百花齊放。挖掘客戶的潛在需求，聆聽客戶的聲音顯得至關(guān)重要。用戶的評論當中，蘊含了大量的信息。此次研究以當下最火的化妝品行業(yè)為例，近年來女性對于化妝品的期望越來越高，越來越多的女性渴望擁有白凈的皮膚，由此市面上各種化妝品層出不窮，對于商家來說競爭也越來越大。本文采用Python 爬取某知名化妝品的用戶評論，繪制詞云，根據(jù)詞匯出現(xiàn)的頻次，從而找到關(guān)于該商品的敏感詞匯。利用貝葉斯分類器對用戶評論進行類別訓(xùn)練，類別有好評、差評、中評三個類別。對于不同類別的評論分類找到敏感詞匯，找到該商品的改善點以及優(yōu)點，從而提升商品的競爭力。

1.2 研究框架

（1）研究設(shè)計的創(chuàng)新點

采用繪制詞云的方式，可以方便非專業(yè)人士讀取有效的信息。將評論內(nèi)容進行分類，從不同類別的評論里找到敏感詞匯，從而精準地找到商品的核心競爭力以及改善點。

（2）研究和試驗設(shè)計的框架

圖1 研究和試驗設(shè)計框架示意圖

2 研究的設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 爬取數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)清洗

登錄天貓網(wǎng)站，進行爬取某知名化妝品的現(xiàn)有評論數(shù)據(jù)。將得到的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫當中。對評論數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，例如有些用戶沒有做出評價，系統(tǒng)會默認給出好評，這些評論數(shù)據(jù)對研究意義不大，因此需要進行清洗。

2.2 提取詞頻及繪制詞云圖

對清洗之后的數(shù)據(jù)，不能直接使用CountVectorizer進行詞頻統(tǒng)計，因為中文的分詞較英文分詞有很大的不同，英文里面每個單詞都是用空格隔開，使用Count-Vectorizer 進行詞頻統(tǒng)計有很好的效果，但是處理中文效果卻很不理想。因此先利用jieba 分詞進行分詞處理，但使用jieba 分詞在處理過程中發(fā)現(xiàn)有一些詞匯，例如：“不油膩”、“不暗沉”等詞匯，在分詞之后是“不”，“油膩”以及“不”，“暗沉”，這樣的分詞結(jié)果顯然不是想要的結(jié)果，因此在使用jieba 分詞進行分詞時，自定義字典添加新詞匯，從而避免jieba 分詞處理過程中的弊端。分詞之后利用CountVectorizer 進行詞頻統(tǒng)計，在特征詞匯中發(fā)現(xiàn)一些無用詞匯，例如：“一下”，“一下子”等，因此需要去除停用詞，并利用WordCloud 繪制詞云圖。程序中的關(guān)鍵代碼如下：

繪制的詞云圖如圖2。

圖2 詞云圖

由圖2 詞云圖可以得到一些有效的信息，字體的大小和詞匯出現(xiàn)的頻次成正比。大部分用戶對該商品體驗不錯，感到很滿意?？蛻絷P(guān)注該商品的重點是，吸收效果、保濕效果、味道、滋潤度、包裝、活動優(yōu)惠力度、美白效果、清爽度。

2.3 建立貝葉斯分類模型

通過繪制詞云，可以看到客戶對商品的整體評價以及客戶對商品的關(guān)注點。對于該電商來說，不僅僅需要上述信息，還需要從客戶的評價中找到商品的宣傳點、核心競爭力以及商品所存在的問題。貝葉斯分類器對于文本分類問題具有較好的分類效果，因此構(gòu)建貝葉斯分類器模型，將商品評論分為好評、差評、以及中評，現(xiàn)有的評論分類比例為：好評:差評:中評=177:1.2:1，因此大部分客戶對該商品比較滿意，并從現(xiàn)有的分類結(jié)果對模型進行訓(xùn)練以及評估，訓(xùn)練集和測試集的比例為：3:1，模型訓(xùn)練的結(jié)果為：訓(xùn)練集的得分0.999611046285492，測試集的分值為測試集的得分1.0，具有較好的分類結(jié)果。

利用貝葉斯分類器測試集的評分如表1 所示，由表1 的結(jié)果可知，差評和中評的準確率和召回率都為1，因此我們所構(gòu)建的模型能夠準確地對評論進行正確分類。通過構(gòu)建貝葉斯分類器，可以快速將評論數(shù)據(jù)進行分類，進而能夠準確地在不同類別中尋找敏感詞匯。

表1 模型分類評價表

2.4 提取各個類別的敏感詞匯

提取評論中好評、差評、中評中的高頻詞匯，如表2所示。

表2 高頻詞匯分類表

圖3 高頻詞匯雷達圖

通過表2 可以獲得高頻詞匯雷達圖（如圖3 所示）。從不同類別中提取高頻詞匯可以看到，商品的特點有：保濕效果好、質(zhì)地不錯、滋潤度好、清爽不油膩，包裝精美、味道好聞，具有美白效果好，受到90%以上的用戶喜愛。從差評中提取的高頻詞匯可知，首先是客戶對商品是否是正品存在質(zhì)疑以及味道刺鼻等問題，另外商品在雙十一活動中存在一些問題，客服態(tài)度以及贈送的小樣沒有達到部分顧客的滿意度。從中評中提取的高頻詞匯可知，商品整體評價不錯，但是沒有贈品問題以及價格不劃算拉低了用戶體驗。

接下來我們來分析主要的消費群體，如表3 所示。

表3 消費群體分類表

除了大部分女性消費群體，一些男士也會買給自己的女朋友和老婆。因此可以將一些年輕的男士也作為重點推廣客戶。

接下來我們來分析消費群體的膚質(zhì)特征，如表4所示。

表4 消費群體膚質(zhì)分類表

由上述結(jié)果可知，該護膚品適合所有的膚質(zhì)，不同膚質(zhì)的用戶體驗都不錯。對于敏感肌和痘肌的用戶也有不錯的體驗。

從上述分析來看，大部分客戶對商品的滿意度高。從少部分的客戶評價來看，商品本身可能存在氣味刺鼻的問題，但是這個問題也存在質(zhì)疑，因為從大部分客戶的評價來看，商品氣味沒有問題，氣味有淡淡的清香。因此商家可以通過樣本測試或者市場調(diào)研來解決這個問題。此外，從獲取的評論數(shù)據(jù)中可知，商家的贈品比較少，打折力度不夠，也是拉低用戶體驗的原因，因此商家可以在一些大型的電商促銷活動中，例如雙十一和雙十二等節(jié)日中加大打折力度或者贈送樣品來回饋顧客。

3 結(jié)語

本文基于通過Python 爬取某知名化妝品的用戶評論，通過對數(shù)據(jù)清洗、詞頻統(tǒng)計以及繪制詞云圖，分析得到客戶對商品的用戶體驗，以及客戶對該商品的主要關(guān)注點。接下來為了更好地得到用戶評價潛在的信息，對評論數(shù)據(jù)進行分類，分成中評、差評、好評，并構(gòu)建貝葉斯分類器模型，進行模型訓(xùn)練及評估。由結(jié)果可知，訓(xùn)練集和測試集的準確率都基本達到100%，各個類別的查準率和查全率也達到100%，因此能夠準確地識別出差評以及中評，表明構(gòu)建的模型有很好的效果。接著對各個類別分別提取敏感詞匯，找到商品的核心競爭力和商品存在的問題。研究實驗表明，該研究易讀性強，成本低，具有潛在的商業(yè)應(yīng)用價值。