快递服务质量对物流行业的发展至关重要。当前快递服务质量研究的主要采用问卷调查、文本挖掘等方法。然而,问卷调查存在费时费力、时效性差、问卷设计较难等问题。而文本挖掘的数据来源往往是电商评论数据和网络评价数据,前者常与其他信息混杂,需单独提取有关快递服务的维度,针对性较差;后者因水军现象的存在,数据真实性存疑。相对而言,投诉网站中的快递服务投诉,针对性更强,且该类数据对其他消费者无影响,因此可信度也更高。基于此背景,本文利用投诉数据进行文本挖掘,从真实评价中更准确地挖掘出快递用户在KANO模型中的必备型需求（若不达到,会非常不满的需求）,并结合过程链网络（PCN）,对快递服务质量进行优化。本文的主要内容如下:首先,抓取消费保快递服务投诉文本数据,抽取2022年上半年三家公司的快递服务线上投诉文本共计4500条,利用词频分析、语义网络模型、LDA模型等文本挖掘方法,提取投诉文本主题,为构建评价体系奠定基础。其次,依据前人研究以及文本挖掘结果,构建快递服务必备型需求评价指标体系,并搭建情感词典、程度副词词典,计算各个指标情感分,同时使用层次分析法,计算不同指标权重,综合情感分和指标权重对各家公司快递服务投诉情况进行评价,并提出三点用户最关心的快递服务必备型需求。最后,针对这三点快递服务质量重点问题,基于过程链网络原则和快递服务实际情况描绘快递服务流程图,对快递企业服务质量进行优化。本文以投诉数据为切入点,综合使用主题挖掘、情感分析、层次分析法等方法,找出用户最关心的快递服务必备型需求,同时使用过程链网络对服务质量进行优化,开拓了快递服务质量的研究路径,对促进快递企业健康发展具有重要的现实意义。