基于TF-IDF算法和K-means聚类的商品评论与价格波动相关性研究——以ThinkPad电脑为例

• 作者: 刘家成 孙燕红 王艺憬
• 来源期刊: 科技创业月刊
• 学科: 经济
• 关键词: 在线评论 文本内容倾向性 TF-IDF
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 创业与经济发展
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: F713.55|F724.6
• 字数: 4958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2272.2018.07.011

摘要

随着电子商务产业的发展和电商平台的涌现,消费者逐渐习惯了通过电商平台比对货物和购买商品.相关产品主页上的评论和评分成为了消费者决策的重要参照,同时商家也把评论和评分作为调整价格的重要依据.以ThinkPad E570c电脑为例,运用TF-IDF算法、K-means聚类和SPSS统计分析,发现在仅考虑评论属性的前提下,评论中的带图数量与价格波动具有关联性.在同时考虑评论属性和内容的情况下,评论中关性能的内容是消费者的主要关注点.研究结果对商家制定定价策略与合理管理在线评论具有一定的实用意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘家成	上海大学悉尼工商学院	1	2	1.0	1.0
2	王艺憬	上海大学悉尼工商学院	1	2	1.0	1.0
3	孙燕红	上海大学悉尼工商学院	4	12	2.0	3.0