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【摘 要】当下电子商务不断发展，网络用户对产品的评论也日益多样化，通过网络用户的评论对产品的特征进行研究对企业的发展有着重要意义。在网络用户的评论中挖掘产品特征能够帮助生产商和服务商对产品进行改良，不断满足消费者的需求，提高市场竞争力。但是，随着现代科技的不断发展，在网络客户评论的信息中，有用的信息越来越少，要通过一定的技术进行筛选，才能挖掘出产品特征。本文将针对电子商务中网络客户评论，提出产品特征提取的相关方法，帮助企业方便、科学的通过网络客户评论挖掘产品特征。
【关键词】网络客户评论；产品特征；挖掘方法
前言：大数据时代逐渐向我们走来，数据的重要性渐渐在商业活动中显现出来，对数据的决策与管理成为现代商业管理的发展方向。针对大量的网络客户评论，进行有效的数据分析，可以准确的挖掘出产品特征，为企业提供产品改善的依据。该项研究的出现，对企业在网络时代到来之际注重消费者的网络言行有着重要启示。
一、网络客户评论中产品特征挖掘研究的意义
电子商务日渐活跃的过程中，消费者希望能够更多的把自身对产品功能、外观等方面的需求传达给生产者与服务者，越来越不愿意到实体商店消费。并且，如今的消费者更喜欢互动式主动性选择，传统广告对其消费状况的影响越来越小。哪个企业能够率先发现消费者的细分需求，了解细分市场的特征，那么该企业就能为广大消费者提供更好、更专业的网络服务，吸引更多网络时代消费者的注意力。
二、网络客户评论在产品特征挖掘中的优势
处在互联网环境下，传统的交易环节早已产生了翻天覆地的变化，获取用户反馈信息的方法也出现了新方式。相较于其他的客户反馈信息方式，网络客户评论有其特有的优势。
首先，网络客户评论数据及其丰富、充足，在产品销售网站和一些论坛、博客上面都有客户对产品各种各样的评论，可以充分满足企业在产品特征挖掘的过程中对信息广度的需求；其次，因为客户评论多为主动性行为，对产品的评价也是建立在实践基础之上，所以其准确性、真实性能够有所保障，这就为企业的产品或服务改善增加了有效性；再次，网络的免费性能够为用户反馈信息的采集降低大量成本，为企业节约生产资金；最后互联网的互动性可以为客户和生产者之间建立信任关系，通过客户的评价和生产者的沟通，可以解决消费者主观了解与产品信息之间差异过大问题。
以上优势都使得网络客户评论成为企业了解客户反馈信息的主要途径。
三、网络客户评论中产品特征挖掘的方法研究
（一）网络客户评论中产品特征挖掘难点分析
网络评论是网络口碑的一种重要形式，在通过网络客户评论对产品特征进行挖掘的过程中，会存在以下几点技术难点：
第一，网络客户评论的语言具有非结构化特征，评价的内容多包含情感指向，比普通的网络口碑更难获取。另外，这种非机构化的语言风格也导致了评论信息中部分信息不能直观的获取。
第二，网络客户评价在互联网的分布范围广，内容、形式多样化，人工读取数量庞大的数据信息显然是不现实的，所以技术支持对产品特征挖掘具有重要意义。
第三，虽然对网络客户评价的研究已经颇有进展，但是想要更好、更准确的对产品特征进行挖掘，就一定要依赖于科学技术的研究，找到适合此项工作的挖掘工具，对网络评论进一步研究。
（二）网络客户评论中产品特征挖掘的方法
1、人工方法
人工参与产品特征挖掘的方法是目前的主流方式，具体还分为以下几个方面：机器学习法，根据文本特征建立挖掘模型，提取文本关键词；建立概念模型，首先建立实体-属性模型，之后根据客户评论语言进行模式匹配；建立领域知识模型，该方法可以对抽象属性进行挖掘。人工参与的挖掘方法对挖掘成果的影响不一，在性能方面的优势较为突出，但是大量的数据分析工作，单单只依靠人力是不可能完成的。
2、非人工方法
目前的非人工参与的产品特征挖掘方法主要是应用关联规则算法对频繁项特征进行提取。但是该方法在确定产品特征词的模式上存在一定难度。非人工参与的挖掘方法查全率比较理想，查准率却与人工参与的挖掘方法无法匹敌。
（三）提高挖掘性能的方法研究
以Apriori為核心的挖掘算法实现了对客户评论的产品特征挖掘，这一非监督型的方法，对于不同产品的网络客户评论都能够很好地适应，但是挖掘性能还有待进一步提升。PMI-IR挖掘方法可以把产品特征和产品本身进行语义关联排序，从中过滤掉不正确的产品特征，采用半监督式的挖掘方法提高了挖掘的准确率。
（四）完善挖掘功能的方法研究
网络客户评论中的产品特征信息是客户最关心的问题，评论中的感情倾向对产品特征尤为重要，从中能够准确获取产品的优缺点。所以，在今后的产品特征挖掘过程中，要多多运用情感分析功能，不断地完善挖掘结果，保证结果的有效性，根据挖掘结果的有效综合不断提升企业的市场竞争力。
（五）网络客户评论中产品特征挖掘方法的发展趋势
电子商务的不断普及，使得网络客户评论中产品特征挖掘的方法有着良好的发展前景。首先，要不断提升产品特征挖掘的技术，提高挖掘性能；其次，加强对客户评论中隐形产品特征挖掘方法的研究；第三，对客户评论中存在的多种产品比较状况，进行产品特征所属实体的识别性研究；第四，运用非监督型方法对客户评论中的产品特征进行情感分析，将其情感细化为粒度分析；最后，应用科学技术为指导，做好研究行为导向的准备，不断地创新产品特征挖掘方法。
互联网技术的发展使电子商务应运而生，在网络交易的过程中，网络客户对商品的评论已经成为企业了解市场、改良产品的重要信息提示。企业在网络客户评价中，通过一定的方法对产品特征进行挖掘和总结，为消费者提供更好的产品与服务，是企业不断提升自身水平和市场竞争力的重要手段。
参考文献：
[1]王永，张勤，杨晓洁.中文网络评论中产品特征提取方法研究[J].现代图书情报技术，2013，12：70-73.
[2]祖李军，王卫平.中文网络评论中提取产品特征的研究[J].计算机系统应用，2014，05：196-201.
[3]郝玫，王道平.面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究[J].现代图书情报技术，2014，04：65-70.
[4]李实.中文网络客户评论中的产品特征挖掘方法研究[D].哈尔滨工业大学，2009.
【关键词】网络客户评论；产品特征；挖掘方法
前言：大数据时代逐渐向我们走来，数据的重要性渐渐在商业活动中显现出来，对数据的决策与管理成为现代商业管理的发展方向。针对大量的网络客户评论，进行有效的数据分析，可以准确的挖掘出产品特征，为企业提供产品改善的依据。该项研究的出现，对企业在网络时代到来之际注重消费者的网络言行有着重要启示。
一、网络客户评论中产品特征挖掘研究的意义
电子商务日渐活跃的过程中，消费者希望能够更多的把自身对产品功能、外观等方面的需求传达给生产者与服务者，越来越不愿意到实体商店消费。并且，如今的消费者更喜欢互动式主动性选择，传统广告对其消费状况的影响越来越小。哪个企业能够率先发现消费者的细分需求，了解细分市场的特征，那么该企业就能为广大消费者提供更好、更专业的网络服务，吸引更多网络时代消费者的注意力。
二、网络客户评论在产品特征挖掘中的优势
处在互联网环境下，传统的交易环节早已产生了翻天覆地的变化，获取用户反馈信息的方法也出现了新方式。相较于其他的客户反馈信息方式，网络客户评论有其特有的优势。
首先，网络客户评论数据及其丰富、充足，在产品销售网站和一些论坛、博客上面都有客户对产品各种各样的评论，可以充分满足企业在产品特征挖掘的过程中对信息广度的需求；其次，因为客户评论多为主动性行为，对产品的评价也是建立在实践基础之上，所以其准确性、真实性能够有所保障，这就为企业的产品或服务改善增加了有效性；再次，网络的免费性能够为用户反馈信息的采集降低大量成本，为企业节约生产资金；最后互联网的互动性可以为客户和生产者之间建立信任关系，通过客户的评价和生产者的沟通，可以解决消费者主观了解与产品信息之间差异过大问题。
以上优势都使得网络客户评论成为企业了解客户反馈信息的主要途径。
三、网络客户评论中产品特征挖掘的方法研究
（一）网络客户评论中产品特征挖掘难点分析
网络评论是网络口碑的一种重要形式，在通过网络客户评论对产品特征进行挖掘的过程中，会存在以下几点技术难点：
第一，网络客户评论的语言具有非结构化特征，评价的内容多包含情感指向，比普通的网络口碑更难获取。另外，这种非机构化的语言风格也导致了评论信息中部分信息不能直观的获取。
第二，网络客户评价在互联网的分布范围广，内容、形式多样化，人工读取数量庞大的数据信息显然是不现实的，所以技术支持对产品特征挖掘具有重要意义。
第三，虽然对网络客户评价的研究已经颇有进展，但是想要更好、更准确的对产品特征进行挖掘，就一定要依赖于科学技术的研究，找到适合此项工作的挖掘工具，对网络评论进一步研究。
（二）网络客户评论中产品特征挖掘的方法
1、人工方法
人工参与产品特征挖掘的方法是目前的主流方式，具体还分为以下几个方面：机器学习法，根据文本特征建立挖掘模型，提取文本关键词；建立概念模型，首先建立实体-属性模型，之后根据客户评论语言进行模式匹配；建立领域知识模型，该方法可以对抽象属性进行挖掘。人工参与的挖掘方法对挖掘成果的影响不一，在性能方面的优势较为突出，但是大量的数据分析工作，单单只依靠人力是不可能完成的。
2、非人工方法
目前的非人工参与的产品特征挖掘方法主要是应用关联规则算法对频繁项特征进行提取。但是该方法在确定产品特征词的模式上存在一定难度。非人工参与的挖掘方法查全率比较理想，查准率却与人工参与的挖掘方法无法匹敌。
（三）提高挖掘性能的方法研究
以Apriori為核心的挖掘算法实现了对客户评论的产品特征挖掘，这一非监督型的方法，对于不同产品的网络客户评论都能够很好地适应，但是挖掘性能还有待进一步提升。PMI-IR挖掘方法可以把产品特征和产品本身进行语义关联排序，从中过滤掉不正确的产品特征，采用半监督式的挖掘方法提高了挖掘的准确率。
（四）完善挖掘功能的方法研究
网络客户评论中的产品特征信息是客户最关心的问题，评论中的感情倾向对产品特征尤为重要，从中能够准确获取产品的优缺点。所以，在今后的产品特征挖掘过程中，要多多运用情感分析功能，不断地完善挖掘结果，保证结果的有效性，根据挖掘结果的有效综合不断提升企业的市场竞争力。
（五）网络客户评论中产品特征挖掘方法的发展趋势
电子商务的不断普及，使得网络客户评论中产品特征挖掘的方法有着良好的发展前景。首先，要不断提升产品特征挖掘的技术，提高挖掘性能；其次，加强对客户评论中隐形产品特征挖掘方法的研究；第三，对客户评论中存在的多种产品比较状况，进行产品特征所属实体的识别性研究；第四，运用非监督型方法对客户评论中的产品特征进行情感分析，将其情感细化为粒度分析；最后，应用科学技术为指导，做好研究行为导向的准备，不断地创新产品特征挖掘方法。
互联网技术的发展使电子商务应运而生，在网络交易的过程中，网络客户对商品的评论已经成为企业了解市场、改良产品的重要信息提示。企业在网络客户评价中，通过一定的方法对产品特征进行挖掘和总结，为消费者提供更好的产品与服务，是企业不断提升自身水平和市场竞争力的重要手段。
参考文献：
[1]王永，张勤，杨晓洁.中文网络评论中产品特征提取方法研究[J].现代图书情报技术，2013，12：70-73.
[2]祖李军，王卫平.中文网络评论中提取产品特征的研究[J].计算机系统应用，2014，05：196-201.
[3]郝玫，王道平.面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究[J].现代图书情报技术，2014，04：65-70.
[4]李实.中文网络客户评论中的产品特征挖掘方法研究[D].哈尔滨工业大学，2009.