基于大数据的电商产品质量评价研究——以儿童木制玩具为例

摘要：

在大数据分析的基础上,经过数据收集、数据预处理、质量特征抽取、矢量化和质量分类,提出了一个产品质量评价模型与评价方法,同时也运用了产品特征词扩展算法、评论量化算法和机器学习算法.通过对木制玩具产品的184967个有效评论进行分析,最终得到它的感知合格率和七个顾客最关注的特征.在最后,将SVM机器学习算法与决策树和朴素贝叶斯算法作了比较,并讨论了结果的可信度.

关键词：质量评价、在线评论、大数据分析、机器学习、感知合格率

所属期刊栏目：30

分类号：F253(物资经济)

资助基金：江苏省质量技术监督局科技项目"产品日用消费品质量监督检查有效性评价模式研究"KJ155423

在线出版日期：2017-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共20页

页码：64-83