基于文本挖掘技術(shù)的顧客體驗(yàn)滿意度研究——以京東書城為例.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)的不斷普及，電子商務(wù)網(wǎng)站的不斷興起，越來(lái)越多的用戶選擇通過(guò)電子商務(wù)平臺(tái)購(gòu)買商品。顧客在電子商務(wù)平臺(tái)完成購(gòu)物后，會(huì)將購(gòu)物體驗(yàn)以評(píng)論的方式發(fā)表在電子商務(wù)平臺(tái)。這些評(píng)論信息中包含著大量對(duì)商家有用的信息。同時(shí)，電子商務(wù)企業(yè)間的激烈競(jìng)爭(zhēng)，使電子商務(wù)企業(yè)更加注重顧客體驗(yàn)滿意度。為了及時(shí)準(zhǔn)確的獲取顧客體驗(yàn)滿意度情況，電子商務(wù)企業(yè)投入了大量的資源。本文基于文本挖掘技術(shù)，使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取評(píng)論文本，使用數(shù)據(jù)挖掘算法獲取評(píng)論文本中所包含的影響顧客體驗(yàn)滿意

2、度的因子。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式實(shí)際驗(yàn)證通過(guò)文本挖掘技術(shù)獲取的顧客體驗(yàn)滿意度影響因素是否有效。
　　本文首先系統(tǒng)詳細(xì)的介紹研究所用的相關(guān)理論及主要技術(shù)。通過(guò)對(duì)目前常用顧客滿意度模型進(jìn)行梳理，總結(jié)了顧客滿意度研究的相關(guān)理論及進(jìn)展。通過(guò)對(duì)文本挖掘技術(shù)進(jìn)行總結(jié)，詳細(xì)介紹了文本挖掘過(guò)程中所用到的主要技術(shù)。其次，根據(jù)京東書城顧客評(píng)論頁(yè)面技術(shù)特點(diǎn)，編寫相應(yīng)的爬蟲算法獲取京東書城顧客評(píng)論。將獲取到的評(píng)論文本數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪聲處理，將初步處理后的評(píng)論文本

3、數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理，在分詞處理過(guò)程中去除掉停用詞、無(wú)關(guān)詞等。將經(jīng)過(guò)中文分詞處理后的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征詞提取，并將提取的特征詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)和分類處理。根據(jù)處理結(jié)果總結(jié)出影響顧客體驗(yàn)滿意度的相關(guān)因素。最后，將獲取到的顧客體驗(yàn)滿意度影響因素進(jìn)行實(shí)際驗(yàn)證，這個(gè)過(guò)程主要使用問(wèn)卷調(diào)查法。使用SPSS將回收整理后調(diào)查問(wèn)卷經(jīng)過(guò)因子分析、信度分析、相關(guān)性分析和回歸分析，得到影響顧客體驗(yàn)滿意度的因素。根據(jù)實(shí)際驗(yàn)證結(jié)果對(duì)京東書城的發(fā)展提出相應(yīng)的建議。