基于在线评论获取产品优化辅助决策信息的算法研究

摘要：

在大数据时代,如何通过数据分析抓住顾客需求,增加产品优化的科学性,对企业有着至关重要的战略意义.本文将在线评论数据应用于企业产品的辅助优化中,提出了产品优化信息的获取技术与方法,从评论中获取产品优化所需要的优化信息.首先计算在线评论中的顾客关注度和满意度等指标,构建客户意见的权重算法模型;然后,提取出产品特征和顾客意见的词对,并根据权重算法模型计算出顾客意见的权重;接着,通过关联矩阵找到对应的产品优化信息;最后并通过实例分析验证的方法的可行性.

关键词：产品优化、文本挖掘、权重矩阵、信息获取、情感分类

所属期刊栏目：28

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：180-184