聚类分析在网络客户评论研究中的应用研究

• 作者: 吴晓桦 王和勇
• 来源期刊: 物流工程与管理
• 学科: 经济
• 关键词: 客户评论 消费者行为 数据挖掘 聚类分析 K-means
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 电子商务
• 页码范围: 86-89,115
• 页数: 5页
• 分类号: F49
• 字数: 3783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4993.2014.04.038

摘要

在互联网大环境下,人们的生活方式和生活水平发生了巨大的变化,而随着各大网站商城、社交平台而产生的大量网络客户评论里,蕴含着丰富的信息.探索这些评论中针对商品或服务的消费者行为特点,帮助制造商和服务商挖掘有用的信息,从而改进自身产品和改善相关的服务,提高企业核心竞争力.文中采用基于聚类分析中无指导学习型K-means算法,对某一电商网站上真实客户评论数据集进行分析,在客户属性数据中挖掘出有趣的信息来,并根据这些有趣的结论进一步调整企业在电商模式下的产品运营管理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王和勇	华南理工大学电子商务系	23	137	4.0	11.0
2	吴晓桦	华南理工大学电子商务系	3	13	2.0	3.0