基于餐饮业网络评论的消费者情感极性分析

摘要：

首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整合了更多的变量信息,对文本的情感极性具有更好的预测效果;但是Lasso-PCA模型对变量的解释能力较弱,尤其在解释变量维度较高的情况下,Lasso-PCA模型很难分析出解释变量对被解释变量的影响.其次,对Lasso-Logistic模型的变量选择结果进一步分析发现,特色菜、服务态度和环境以及“美中不足”之处是影响消费者情感极性的显著因素.

关键词：网络评论文本、情感极性、Lasso算法、Logistic回归、稀疏主成分回归

所属期刊栏目：27

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：42-48