基于LDA主题模型的农产品电商评论文本分类分析  

作　　者：钟懿博 农健[1] 杜艳华 

机构地区：[1]梧州学院,广西梧州543000

出　　处：《甘肃农业》2023年第12期64-68,共5页

基　　金：2020年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于消费者价值感知的生鲜农产品网络购买意愿研究”(编号:2020KY17022);“广西自贸试验区生鲜农产品跨境电商发展制约性因素研究”(编号:2020KY17001)研究成果。

摘　　要：消费者在电子商务平台上进行购物之后所发布的评价已成为网络用户生成内容的一大重要来源,是消费者购买决策以及商家商品和服务改进的重要参考。但消费者和商家在面对平台上海量的评论时,往往无法在短时间内提取有价值的信息为决策提供支持。本研究基于LDA模型提取文本主题和TF-IDF技术构建短文本的主题相关核心词集,通过Word2Vec计算短文本与核心词集相似度对短文本进行特征扩展,通过搜集和处理京东平台上评论文本,得到了4个农产品在线评论的主题分类,并根据各个主题的中心词进行分析,得到消费者对农产品的关注多集中在质量、价格、服务和味道这四个方面,为平台和商家在售农产品的运营和销售策略提升和挖掘提供建议。

关 键 词：农产品 购买决策 在线评论 文本分析 主题分析 

分 类 号：F324.5[经济管理—产业经济]