一种基于深度学习的电子商务满意度评估方法

• 作者: 王红梅
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 经济
• 关键词: 电子商务满意度 意见挖掘 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 196-199
• 页数: 4页
• 分类号: F713.36
• 字数: 2997字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2020.01.040

摘要

随着电子商务的崛起,越来越多的消费者选择通过网购来获取所需的商品.消费者评论信息中包含了对商品、物流等电子商务各方面的满意程度,这就使得在线商品评论信息成为研究电子商务满意度的重要参考依据.因此充分分析商品评论中的消费者满意程度,具有巨大的商业价值和社会价值.本文从意见挖掘的角度出发,提出了一种基于深度学习的电子商务满意度评估方法,旨在为消费者进行网购决策时提供一些指导建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红梅		15	78	4.0	8.0