【摘 要】
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[目的/意义]互联网数据中隐藏着的消费心理、消费需求等消费者情报对提升企业竞争力意义重大.对用户购买行为产生及演进机制的发掘,不仅能让企业掌握更多自身产品和服务中的具体细节信息,还能从本质上发现用户的需求偏好,推进企业实施科学经营决策.[方法/过程]本文提出一种利用因果事理图谱的消费者情报获取方法,以京东平台手机在线评论数据源为例,首先通过利用基于规则和依存句法分析结合的自然语言处理技术对数据源之间的因果关系变量进行识别和事件知识抽取,再结合LDA模型进行事件聚类,最后利用Gephi可视化等方法实现对用户
【机 构】
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桂林理工大学商学院,广西桂林541004
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[目的/意义]互联网数据中隐藏着的消费心理、消费需求等消费者情报对提升企业竞争力意义重大.对用户购买行为产生及演进机制的发掘,不仅能让企业掌握更多自身产品和服务中的具体细节信息,还能从本质上发现用户的需求偏好,推进企业实施科学经营决策.[方法/过程]本文提出一种利用因果事理图谱的消费者情报获取方法,以京东平台手机在线评论数据源为例,首先通过利用基于规则和依存句法分析结合的自然语言处理技术对数据源之间的因果关系变量进行识别和事件知识抽取,再结合LDA模型进行事件聚类,最后利用Gephi可视化等方法实现对用户购买行为的起源与发展机制等特征的识别与呈现,探测用户潜在需求偏好.[结果/结论]结果显示,用户购买手机的行为是一系列严密的因果事理逻辑演进过程,包括买前需求、购买决策、买后评价三个递进阶段,用户经历产生购买需求;多维需求驱动购买决策演化;最后是否获得对应需求服务的过程影响满意度的评价.[创新/局限]采用事理图谱的用户购买行为分析,为拓展大数据情报挖掘方法提供了借鉴.但基于规则的事件知识抽取受数据库限制,导致该方法实施效率受到一定程度影响.
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