基于網購評論文本挖掘的手機類產品屬性評價研究

張琰　朱燕翔　鄭桂玲

摘要：通過挖掘網購手機的中文評論，以知名電商網站手機銷售評論為研究對象，首先通過爬蟲軟件抓取銷量排名前十的手機網購評論，在文本數據預處理后使用改良的jieba分詞工具對評論進行分詞，并基于Python開發平臺采用TF-IDF算法計算網購中文評論中的手機屬性關鍵詞及修飾詞關鍵詞，通過關鍵詞詞頻分析找出用戶對特定型號手機的各屬性的消費評價，以便消費者了解不同手機屬性的優勢與劣勢，同時為商家改進商品功能提供建議。

關鍵詞：文本挖掘；網購評論；屬性評價

中圖分類號：F27文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2018.22.022

0引言

當下手機成為人們生活中必不可少的工具，手機除了實現通信功能外還提供休閑娛樂、移動支付、信息搜索等功能。由于手機類產品的標準化，越來越多的用戶選擇網上購買，并且網絡平臺還為用戶提供購買后評價功能，這使得手機質量、性能好壞，手機的各項屬性是否受用戶歡迎成為完全公開的信息。商家可以通過對評論進行分析，得出用戶的消費體驗，從而改進商品性能或服務質量。

1研究現狀綜述

本文擬從中文評論中挖掘關鍵詞的方式分析用戶評價，這一過程包含兩個主要步驟：首先，需要對大量中文評論進行分詞；其次，對分詞后的文本信息進行關鍵詞提取。使用比較多的是由張華平開發的NLPIR漢語分詞系統ICTCLAS2016。本文采用基于Python軟件開發環境的jieba分詞工具。

第二個步驟是關鍵詞提取，目前主要的研究方法有兩類：一是基于統計的方法；……