%A 郝玫, 王道平 %T 面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究 %0 Journal Article %D 2014 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.1003-3513.2014.04.10 %P 65-70 %V 30 %N 4 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_3887.shtml} %8 2014-04-25 %X

[目的] 针对电子商务平台的中文产品评论,提出一种面向供应链的客户关注特征挖掘方法。[方法] 以产品评论数据预处理方法为核心,改进关联规则挖掘产品特征方法。预处理技术包括产品评价概念树、产品评价特征库和MA_Apriori算法。数据实验以京东商城平板电脑为例,在Weka环境中完成客户关注特征的挖掘。[结果] 实验表明,对于相同的事务文件,采用数据预处理再进行关联规则的产品特征挖掘,特征查全率为90.5%,而关联规则挖掘方法查全率仅为71.4%。并且本方法可实现产品特征挖掘结果的层次化和规范化。[局限] 需要进一步补充汉语分词系统的用户词典,添加产品领域相关的专业词汇,以提高分词准确性。[结论] 本方法有助于供应链各节点企业灵活选择产品评价概念层次,从而有针对性地实施产品改进和服务提升。