随着互联网的快速发展与网购规模的不断扩大,我国快递行业也随之迅速扩张。中国快递发展指数显示,2018年中国快递行业发展规模指数为1765.3,比2017年提高25.5个点。服务质量指数为133.4,同比提高30.2%。这是物流服务指数增速首次超过发展规模指数,意味着我国物流行业经历大规模高速增长后,正在逐渐从物流大国向物流强国转变,逐步改进服务质量成为物流行业服务管理的关键一环。然而,目前我国不同地区之间及地区内部存在的物流服务水平不均衡问题,使得消费者对物流服务整体印象难以达到理想。针对不同地区的物流服务水平分别进行分析,可使物流企业更有针对性地改进自身服务质量,实现企业的长足发展。目前,国内外研究者们逐渐发现互联网上用户行为数据的价值,利用用户评论行为开展的各类研究正逐渐发展为大数据分析的重要领域之一。在此大背景下,本文选择利用多种集中的物流评价信息,即国家邮政局物流申诉案例、微博在线评论以及天猫商品评论作为数据来源,通过弱监督的LDA模型对物流业的服务质量进行分析研究。首先,利用Python对目标数据源进行数据采集、文本预处理、分词等处理过程,形成可用的数据集。根据句法分析提取特征,Word2vec词向量训练以及K-means聚类对数据进行特征提取及聚类分析。其次,结合修正后的SERVQUAL和LSQ评价模型,确立物流服务水平评价的六个维度,即主题模型的六个主题。基于物流领域先验知识,依据聚类生成的物流服务特征集人工生成种子词。根据生成的种子词,使用弱监督的LDA模型从数据集中提取物流服务质量的潜在主题结构,即服务水平评价模型的六个维度。对主题影响力分析,根据不同物流服务评价指标的不满度,发掘我国整体物流服务水平存在的突出问题,并针对不同研究地区,分别得到各个服务质量维度对物流服务评价的影响。最后基于不同地区的物流服务水平差异,针对分析结果显示的突出问题提出改善物流企业服务质量的路径,以期提升物流业服务质量水平。研究发现,不同地区的物流服务水平在可靠性方面不存在较大差异,而便利性、安全性、经济性维度的地区差异性较大。其中,西南、西北地区对便利性的不满度较高,经济性对中西部地区物流服务水平评价的影响明显大于东南地区。以及北京、上海等地便利性因素不满度较低,但交互性不满度较高。本文的研究结论对于物流企业优化运营策略、改善物流服务具有一定的实用价值,为不同地区物流服务水平的细化研究提供了参考。