基于在线评论的电商产品特征提取 ——以淘宝女鞋产品为例

• 作者: 孙哲 张宏晓 程豪
• 来源期刊: 新营销
• 关键词: 电子商务 在线评论 数据挖掘 女鞋产品
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 电子商务
• 页码范围: 15-16
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

电子商务的迅速发展改变了消费者的消费模式,消费者在电商平台购买商品的比例越来越高,消费量的提升带来了电商大数据.在线评论作为电商大数据重要的一环,不仅是消费者对产品的反馈,也是商家与其他客户选择商品的主要依据.本文利用淘宝平台的平价女鞋行业作为研究对象,首先利用爬虫程序来获取评价女鞋产品的在线评论,再将数据进行数据挖掘,利用ROST软件对评论数据进行划分,结合高频词将在线评论文本进行并归,提取出消费者的关注点.为消费者购买以及商家提升服务质量提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程豪		2	0	0.0	0.0
2	张宏晓		2	0	0.0	0.0
3	孙哲		1	0	0.0	0.0