情感分析技术在农产品在线评论中的应用

文本情感分析作为当前自然语言处理研究的热点,具有极高的学术与应用价值。电商平台的农产品在线评论蕴含着消费者对农产品的价格、质量与物流服务等多个维度的真实反馈与需求,很大程度上影响着新顾客的消费选择,对其进行情感分析有利于促进电商平台发展。针对电商平台在线评论的特点,采用爬虫技术收集京东商城内农产品的在线评论数据,通过数据清洗、预处理、停用词过滤与Jieba分词先后处理收集到的在线评论数据建立语料库,接着基于Tensorflow平台搭建深度神经网络来判断评论数据所表达的情感倾向,从而帮助电商商家获取消费者的细致需求、掌握消费者的情感变化和把握整个行业的情感趋势。     

电商用户及时性反馈行为特征及影响因素研究

随着web2.0概念的提出,UGC（用户原创内容）的概念也深入人心。电商用户在平台上的行为特征对消费者本身、潜在消费者、电子商务平台和产品厂商都有着巨大的影响。目前对于电商用户在线评论的研究大部分为针对文本内容的研究,对于用户的反馈及时性的研究较少。通过数据爬取软件对京东商城商品评论字段及其数量进行爬取,来研究电商用户追评及时性反馈行为特征以及影响这些行为特征的因素。利用图表结合的方式来研究电商用户及时性反馈的行为特征,得出其反馈时间规律。利用SPSS对数据进行回归分析,得出其主要影响因素。根据研究结果得到的电商用户及时性反馈行为特征规律及其影响因素可以针对性向平台管理者、评论发布者以及潜在消费者提出建议。     

基于意见挖掘的生鲜电商物流服务对满意度影响机理研究

围绕生鲜电商物流服务与消费者期望差异的矛盾问题展开研究,通过获取在线车厘子产品的用户评论,应用机器学习方法将评论文本进行满意度情感分类,应用Apriori关联算法对不同情感分类下的物流词汇与满意度词汇进行关联规则分析,结果表明包装、物流速度、发货与送货效率等物流服务要素会影响消费者满意度,研究结果进一步揭示了物流服务对...     

基于机器学习的富硒茶评论文本消费者满意度感知研究

为探究农产品消费者在线评论数据对消费者满意度决策的重要影响,选取具有体验性的富硒茶作为研究对象,使用机器学习分类算法对富硒茶评论文本进行情感分类,使用TF-IDF和LDA模型进行文本特征词与主题可视化挖掘,识别消费者对富硒茶的满意度影响因素.研究发现,消费满意度主要体现在对产品的信任感知、营销感知、质量感知、物流服务和...     

在线评论特征对生鲜电商农产品销量的影响——来自淘宝羊肉大数据的证据

为探索在线评论对生鲜电商运营效果的影响,本研究基于信息采纳模型的框架,搭建在线评论作用于销量的理论模型,以生鲜羊肉产品为研究对象,利用Python爬虫的数据采集方式,获取淘宝平台上所有生鲜羊肉产品的月度截面数据,运用"OLS+稳健标准误"逐步回归的方法,从农产品销量的维度分析在线评论的影响,探讨评论区域中获取的评论数量、评论长度、差评数量和可视化评论对生鲜电商农产品销量的直接作用及交互效应。结果表明:在线评论数量、可视化评论能够显著提高生鲜农产品销量,差评数量则会明显降低生鲜电商的销量,而评论长度作用于生鲜农产品销量的效果并不显著。在线评论特征间的交互效应分析表明,差评能够削弱图片以及评论数量对销量的正向作用,图片能够加强评论长度对销量的积极作用,而差评的负面作用能够被评论长度进行一定程度的中和。因此,生鲜电商经营应当注重差评反映的意见,规避差评的重复出现;采用合理措施鼓励消费者进行评论,且撰写含有图片、评论字数较多的评价,均是增进信任机制、促进生鲜电商销量行之有效的办法。     

基于用户评论下的生鲜农产品优选排序

现如今电商市场竞争激烈,众多小型垂直类生鲜电商紧紧围绕在京东商城和天猫超市这两大平台上。用户评论铺天盖地,如何减少消费者搜索和筛选的时间成本显得尤为重要。对于生鲜农产品来说,物流服务满意度是关键因素。以京东商城和天猫超市两大综合类电商平台的生鲜商品为例,采集大量的用户评论,从数据中获取物流服务满意度影响因素进行相关度分析并最终得出6个因素,采用机器学习的方法对大量标注文本进行模型训练,通过训练的模型识别待分类文本的情感倾向,建立基于物流服务满意度的商品排序方法,进一步提出威尔逊置信区间的方法修正物流服务满意度用于评论数量分布不均的情形,最后对这2种算法的应用场景作出分析介绍和对比,使商品排序过程中不仅考虑到商品的物流服务满意度,同时也引入评论数量,通过不同的需求和数据情况生成最符合用户期待的排序结果。     

基于净菜产品评价数据的生鲜电商客户感受度分析

通过分析生鲜电商平台净菜产品的评价数据,了解消费者对净菜产品所持的态度与看法,向经营净菜的电商提供切实可行的建议。以涉及净菜产业的生鲜电商平台为基础,使用Python工具采集消费者评论数据,并进行词频分析、语义网络分析及情感分析,了解消费者对于净菜这一商品的感受度。分析发现,消费者对于净菜产品的整体满意度较高,体验度良好,但口味种类及客服服务态度还需进行改善。     

品牌声誉对农产品网络销售的调节影响 ——基于在线评论的内容分析

抓取京东商城中10 223条长米产品的在线评论作为数据,研究在线顾客评论(OCRs)对产品销量影响,并探究品牌声誉对产品销量的调节,构建出长米销量的影响模型并通过实际爬虫数据进行验证。结果表明,在高品牌声誉产品下,品牌对评论极性的调节作用更为显著,而在低品牌声誉产品下,品牌对产品属性高频词的调节作用更加显著。研究为农产品网络销售和在线顾客评论处理提供了理论基础及方法,企业和电商平台针对不同品牌与不同发展进程需要制定具有差异化的产品销售策略。     

生鲜产品的多变量SVR需求预测——基于在线评论的顾客感知因素提取

为探索在线评论数据中蕴含的顾客感知产品信息对生鲜产品需求量预测准确度的影响，针对生鲜产品电商平台中大量评论数据，利用网络爬虫技术和Word2vec模型建立产品特征词库，提取主要需求预测影响因素，并基于产品特征词库对评论文本分类将影响因素量化，构建多变量SVR需求预测模型，同时运用粒子群算法对SVR模型中的主要参数进行优化，在此基础上进行实证分析。结果表明:1)Word2vec模型能挖掘在线评论数据中顾客关注的产品特征，有效提取顾客感知的需求预测影响因素；2)与单变量SVR模型相比，加入评论中顾客感知因素的多变量SVR在预测产品需求量时误差更小。利用在线评论中顾客感知因素建立多变量SVR需求预测模型能有效提高生鲜产品需求量预测准确度。     

在线林产品流通领域不同类型产品的评论有用性

在线评论信息是影响消费者网络购买林产品意愿和线上林产品流通的重要因素之一。目前海量的在线评论信息使得消费者无所适从。采用实验研究的方法,探讨了在线评论情感极性(正面评价、负面评价),产品类型(搜索品、体验品、信任品)和在线产品评论有用性感知的交互作用。研究结果表明:搜索品和信任品的负面评论比正面评论更有用,而搜索品的评论情感极性对评论有用性无统计上的显著差异。当评论固定为正面评价时,产品类别对评论感知有用性调节作用则不十分显著,然而当评论为负面评论时,产品类别对评论有用性有调节作用。     

消费者在线评论口碑影响力的影响因素分析

基于问卷调查数据,从信任的角度并加入网站媒介的因素建立结构方程模型,分析了在线评论的口碑影响力的主要影响因素。研究结果表明,评论者专业性、网站可信度、消费者与网站的关系、消费者网络涉入程度直接影响在线评论口碑影响力;消费者与评论者的在线联结强度和消费者的专业性对在线评论口碑影响力的直接影响不显著,但可通过情感信任和认知信任对在线评论口碑影响力产生影响;信任在评论者专业性、网站可信度、消费者与网站的关系对在线评论口碑影响力的影响中完全中介效应显著,在消费者网络涉入程度对在线评论口碑影响力的影响中中介效应显著。     

熟食品消费的网络评论对线上销量的影响研究——以水禽熟食产品为例

为探究最受消费者关注的产品属性以及在线评论的偏好差异性对熟食品销量的影响,选取水禽熟食为研究对象,通过收集14种水禽熟食品牌在一个月内的消费者评论,并对评论的属性进行分类,在量化属性评分的基础上对水禽熟食产品在线销量的影响机制进行了实证检验。研究结果表明:1)消费者最关注熟食产品的质量属性和安全属性,而水禽熟食评论中的偏好差异性对销量有着负向作用;2)在线评论的口碑量和口碑极性会在一定程度上削弱偏好差异性的影响,进而增加产品的销量。在此基础上,建议水禽熟食生产商多方兼顾,从产品质量、产品安全等方面全面提升产品的总体质量,并且尽可能采取一些激励措施来提高产品的口碑量和口碑极性,进而提升产品销量。     

基于电商评价数据的农产品用户画像分析——以安化黑茶为例

通过构建安化黑茶产品的用户画像,分析其用户群体的消费行为特征,可为商家提供多维度的产品用户信息,便于商家了解用户,进而改进产品与服务,为安化黑茶电商营销策略提供决策依据。以京东、天猫、淘宝三大电商平台为基础,使用python的scrapy第三方库采集淘宝、京东电商平台安华黑茶的评价数据,并对数据进行清洗、去空值、去停用词等预处理,运用jieba第三方库对评论数据进行分词、词频分析,完成对安化黑茶用户特征的完整刻画。结合客户评论数据分析,可知安化黑茶近3/4用户为男性;山东省为安化黑茶网购大省;网购渠道依次为淘宝、京东、天猫;关注安化黑茶的人更喜欢教育、汽车服饰、综艺等;消费者对安化黑茶诉求如“减肥”、“抗衰老”、“降血脂”等比例升高。     

农产品电商平台建设及消费选择

农产品的地域性、时效性决定了消费者在线购买行为有别于其他在线购买行为,消费者选择更易受制于农产品电商平台的建设水平。本文通过设计调查问卷,综合考虑农产品电子商务交易过程中影响消费者选择的相关因素,建立结构方程、使用Amos软件对影响消费者选择的17个因素进行分析研究发现,店家服务水平、产品质量、产品品牌、产品包装程度、电商平台的标准化与规范性以及电商平台的安全性等6个因素对消费者的选择产生显著影响。分析综合路径系数和因子载荷系数发现,这6个因素中影响最大的是电商平台的标准化与规范性管理问题,而产品的价格因素影响反而是最小的。文章最后提出加强农产品电商平台建设管理、调整平台结构等建议。     

消费者网上购买生鲜农产品行为研究

近年来,随着生鲜农产品电商平台的发展与政府大力提倡农产品网上交易,越来越多的消费者选择在网上购买生鲜农产品.该文基于582位消费者的调查数据,进行了多重响应分析和交叉表分析,探究消费者对生鲜农产品电商平台购买行为、满意度与期望,并针对分析结果,从服务、产品定位、管控体系、营销宣传方面提出了相应的改进建议.     

大数据背景下羊肉产品电子商务平台发展分析与展望

羊肉是国民餐桌上的高质量肉品,在大数据技术和农业产业现代化的背景下,羊肉产品电子商务的出现赋予羊肉交易新的流通方式和流通渠道。目前羊肉产品电商平台主要发展模式为B2C和B2B模式,且在市场竞争中仍处于劣势地位。通过对羊肉产品电商平台的考查,从信息不对称、标准化品牌化水平低、终端配送损耗大等问题出发,提出羊肉产品电商平台发展建议,并展望未来发展趋势。未来,羊肉产品电商平台会从综合型平台向专业型平台转型,通过挖掘大数据技术功能,完成羊肉产品的逆向定制和肉羊产业的结构优化,并将丰富消费者购买选择,促进消费方式转型升级,提升消费者福利。     

消费者在线上市场更愿意为有机生鲜买单吗?

了解消费者对线上市场有机生鲜的购买行为有助于生鲜电商合理开展有机生鲜业务,满足消费者对安全优质农产品的需求。围绕"消费者在线上市场更愿意为有机生鲜买单吗?"这一问题,以网络调研所得的410个消费者调查数据为例,应用双边界二分式的测度方法和Biprobit实证模型,分析消费者对线上和线下市场有机生鲜的支付意愿差异。结果表明,消费者对线上有机生鲜的支付意愿低于线下市场,细分生鲜品类和消费者来看,消费者在线上市场更愿意为水果等食品安全感知风险相对较低的有机生鲜品类支付趋近于传统市场的溢价,而受教育程度高、家中有老人或小孩的年轻消费者对线上市场有机生鲜的支付意愿更高。为提高消费者在线上市场的支付意愿,生鲜电商应该严格把控有机生鲜的质量安全,降低消费者的在线食品安全感知风险;政府部门应加强对生鲜电商食品质量安全的监管;同时,生鲜电商制定初期营销策略时,应以食品安全感知风险较低的生鲜品类为营销重点,以受教育程度高、家中有老人或小孩的年轻消费者为重点目标群体。     

大连特色农产品电子商务发展模式探讨

随着社会的发展,农业问题得到高度重视,用信息化手段解决农业问题成为高效可行手段。电商是以信息数据为基础的新兴经济活动,电商进入农村为传统经济注入新活力,农产品电商平台为农户销售与消费者购买搭建桥梁,发展城市农产品电商非常必要。围绕大连农产品电商发展情况,了解大连农产品电商模式,通过调研发现大连农产品电商网络平台建设补助,农业品牌建设不强等问题,探讨大连特色农产品电商发展模式,为建设农产品电商平台提供解决方案。     

外卖电商O2O模式的SWOT分析——以“饿了么”为例

餐饮外卖行业是020的入口,从外卖切入O2O会增加平台的使用频率。餐饮020平台是指将线上的消费者导入线下的第三方平台,提供商家的相关信息,消费者网上下单并可以在线支付,从而消费者依据电子凭据到实体店体验服务、完成消费。本文主要以"饿了么"为例,对外卖电商O2O模式进行了SWOT探讨,针对其在经营期间所存在的优势、缺点、机遇以及挑战分别进行了分析,希望从经济、政治以及经营模式等多个角度来对其经营问题进行讨论,以此推动外卖电商O2O模式的发展。     

基于TF-IDF算法的农产品消费者购买情感分析——来自京东电商平台在线点评数据

“互联网+农产品”模式大大拓宽了农产品的销售渠道，为乡村振兴注入活力。于京东电商平台甄选出点评数达200条以上的农产品共2 090种112 779条评论，借助Hanlp工具对评论文本进行分词，并利用TF-IDF算法对特征词进行关注度分析。研究表明，消费者网购农产品过程中，较关心农产品的新鲜度、品质、快递服务及包装；消费者网购水果类、蔬菜类等农产品的比例最高，其中对水果类“甜”“熟”“酸”等特征词的关注度最高，对蔬菜类“糯”“好吃”“香甜”等特征词关注度最高。以上结论既丰富了农产品网络营销的相关研究，也可用于指导农产品的网络营销实践。