本文關(guān)鍵詞： 汽車在線評論 outlier 大數(shù)據(jù) 聚類　出處：《武漢紡織大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：由于居民消費水平的提高,人們對生活質(zhì)量的要求日漸提高。在這種情景下,信息技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)使用門檻的降低刺激了在線購物的發(fā)展,對與商家而言既減少了線下交易的成本,同時也節(jié)省了消費者時間。但同時在線購物的弊端即消費者不能像線下交易一樣體驗商品一直沒能解決。在大數(shù)據(jù)時代為了更好的彌補這方面缺憾,在線產(chǎn)品評論作為消費者展示產(chǎn)品體驗正好作為一個填充。在線產(chǎn)品評論既對能讓消費者通過用戶產(chǎn)品體驗來更好地了解產(chǎn)品,同時也是消費者對產(chǎn)品做出的反饋。而時下,產(chǎn)品的定制化個性化的發(fā)展,市場跟隨需求在變化。因此,為了能更好的從用戶的反饋中識別出用戶真正的需求,設(shè)計出更加符合需求的產(chǎn)品是商家亟需解決的。因此本研究基于outlier視角,選取市場量巨大的汽車在線評論作為源數(shù)據(jù)進行分析,致力于研究在線評論與產(chǎn)品質(zhì)量之間關(guān)系,更好的促進商家進行新產(chǎn)品設(shè)計,了解消費者需求。構(gòu)建了在線汽車評論outlier識別模型,通過標簽云來更好地展示消費者對產(chǎn)品的關(guān)注點,利用社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對產(chǎn)品屬性名詞進行outlier識別,更好的展示產(chǎn)品屬性之間的關(guān)系;然后在相似度聚類的基礎(chǔ)上進行文本分類和驗證outlier。Outlier是離群數(shù)據(jù)剔除噪音的有價值的數(shù)據(jù),通過對outlier的分析,能更好的挖掘出在線產(chǎn)品評論與產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)系,對于商家來說能夠更好的挖掘出消費者的需求,設(shè)計出更適合消費者的產(chǎn)品;對于消費者而言也能提升產(chǎn)品體驗。同時這既是更好的對人類行為模式的剖析,也為以后在線評論研究提供了新視角,同時也奠定了理論基礎(chǔ),具有重要的借鑒意義。
[Abstract]:In this context , the development of information technology and the decrease of Internet usage threshold stimulate the development of online shopping .

【學位授予單位】：武漢紡織大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F426.471

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本文編號：1466972