基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(上)——问题分析与模型构建

面对网络中日益丰富的用户评论信息,利用评论挖掘技术对其进行智能化的自动分析,获取非传统意义上的动态竞争情报,对于企业竞争战略的制定和竞争优势的保持具有重要意义。文章在详细分析Web评价挖掘技术研究现状和当前竞争情报分析存在问题的基础上,将Web评论挖掘融入企业竞争情报分析之中,构建了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析模型,阐述了模型中各个模块的主要功能及其实现策略。     

基于产品评论挖掘的竞争产品优势分析

如今网络已经成为信息交换的工具,网络中出现了大量的用户评论信息,利用产品评论挖掘技术获取竞争产品的情报数据,对于企业和用户都具有重要意义。利用已有的研究成果,将产品评论挖掘应用于竞争产品的优势分析之中。并以手机为例,以iPhone4和N8作为研究对象,经过数据采集、预处理、建立产品特征集合和评论观点集合、评论观点的极性与强度判断等工作,量化用户观点,以4种图表形式显示结果,并根据图表分析竞争产品的优势及需要改进的方向。     

基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析研究(下)——算法设计与实验分析

针对当前竞争情报分析算法无法有效地处理结构类型多样的Web评论信息,研究并设计了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析算法进行语义层面的情报分析,获取深层次的动态竞争情报。该算法主要由评论内容识别与抽取、语义关联挖掘、文本语义极性分析3个部分组成。实验结果表明,该算法能够显著地提高情报分析的准确率和效率,实现深层次的评论挖掘和情报知识发现。     

基于在线评论的企业竞争情报需求挖掘研究

[目的/意义] 提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架,为企业改进产品设计和制定竞争策略提供参考。[方法/过程] 利用Word2vec技术构建产品特征词集合,识别用户评论主题特征。然后使用情感分析方法对评论文本进行分类,得到特征维度的评论情感。最后从产品主题特征和情感态度特征两方面进行数据分析,并以可视化结果呈现。[结果/结论] 以汽车行业的评论数据为例进行实验,结果表明该方法能够有效提取产品情报信息,帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势,为大数据环境下的竞争情报挖掘提供方法指导。     

基于增强用户黏性的旅游产品Web2.0营销网站设计策略

随着互联网技术的发展和用户数量的增长,Web 2.0模式已经逐渐取代传统的互联网模式而成为目前网络的主要模式。在对Web 2.0和用户黏性等概念进行了介绍的基础上,提出了通过使用评论、互动、病毒式营销等增加用户黏性的手段,建立基于Web 2.0模式的旅游产品营销网站的策略,使旅游产品营销网站在竞争激烈的互联网环境中获得更多的用户关注,从而以更低的成本赢得更大的收益。     

产品用户评论在企业竞争情报中的应用——基于产品特征的关联规则数据挖掘

在总结用户评论相关研究的基础上,提出关联规则理论在用户评论挖掘中的作用,包括可以用来挖掘产品的优劣势特征及其程度大小,以及挖掘影响产品整体评价的关键特征。提出了基于产品特征关联规则数据挖掘的企业竞争情报应用模型,包含确定用户评论情报源及其采集、数据预处理及其产品特征提取、数据结构化处理及其关联规则分析和产品优劣势特征及其关键特征的对比分析四个模块。最后通过实验论证了这一模型的价值。     

微博产品评论挖掘模型研究

微博平台上的产品评论是用户表达其产品需求和情感倾向的重要渠道。结合微博的社会性特点构建了一个微博产品评论挖掘模型,该模型在对产品评论进行情感极性分析的基础上,把不同极性的评论进行分类研究,通过统计分析的方法,挖掘用户关注的产品特征优缺点,并将对应观点的用户感知程度进行可视化;再根据微博产品评论的特点,通过共词网络分析方法实现了对产品竞争对象的识别与分析。最后,通过实证分析,验证了该模型的可行性。     

基于情感分析的评论挖掘模型研究

在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源.这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点.针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法.共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果.同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度.     

基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究

本文从Web数据挖掘方法入手，介绍了企业竞争情报的获取方法，包括基于Web内容挖掘的获取方法、基于Web结构挖掘的获取方法和基于Web使用记录挖掘的获取方法，进而研究了基于web文本挖掘的竞争情报获取步骤，最后剖析了基于Web文本挖掘的企业竞争情报中客户知识获取的案例。     

基于在线评论文本挖掘的商业竞争情报分析模型构建及应用

【目的/意义】社会化媒体发达的环境下,在线评论已成为商业竞争情报的重要来源,企业可从中了解客户 需求、改进产品与服务质量。【方法/过程】选取家具这种耐用品的在线评论作为研究数据,建立了基于在线评论文 本挖掘的商业竞争情报分析模型,使用特征词提取、关键词共现与社会网络分析,得到特征词典、用户观点并可视 化。【结果/结论】本文以京东商城家具产品服务为例进行实证,证明该模型可较好地提取用户观点的竞争情报并可 视化,关键词共现与社会网络分析对于识别企业服务中的问题具有良好效果。     

中文在线产品评论有用性评估实证研究--基于文本挖掘视角

Web2.0时代,阅读在线产品评论已经成为人们购物前的一种习惯。然而,网络上的评论数量巨大且观点不一,消费者很难获取到真正对其有用的评论。本文从研究中文在线产品评论的有用性评估入手,结合中文在线评论的特点,构建了评论有用性评估特征体系。以二分类思想为中心,基于文本挖掘的基本流程,实现对中文产品评论的分类,并考察了评论内容各特征对分类效果的影响。结果表明,本文提出的评估方法能有效识别出有用评论,并且发现浅层句法特征在分类中的贡献度较高,语义特征与情感特征则会因语料类型的不同而有不同的分类贡献度。     

在线商品评论对产品销量影响研究

作为一种新型的口碑传播方式,在线产品评论成为了消费者和商家了解产品质量和服务的最为重要的信息来源。在线产品评论哪些因素影响到消费者的购买决策,对产品的销量产生多大的影响已经成为人们关注的重要问题。通过对在线手机评论研究发现,"在线评论数量"、"商品的关注度"对在线手机销量有显著性影响,更为重要的是我们发现"评论的时效性"和"顾客认为评论的有用率"对手机的销量也有非常重要的显著性影响,而"评论的正负情感倾向性"等对产品的销量无明显影响。     

基于Web日志挖掘的网络动态竞争情报分析研究

通过挖掘蕴含在WebE1志中的隐含模式和知识,Web日志挖掘为企业实现网络竞争情报动态分析提供了一种有效的途径。文章分析Web日志挖掘的原理和过程,并探讨Web日志挖掘在动态竞争情报分析中的应用。     

基于本体的竞争情报采集模型研究

针对使用搜索引擎采集竞争情报的准确性和相关性不高的缺点，提出利用语义Web挖掘技术挖掘网络信息资源中的深层知识和情报，并构建基于本体的竞争情报采集模型，最后探讨模型的体系结构、关键技术等问题。     

基于特征观点对语义匹配的产品评论可信度研究

[目的/意义]针对产品评论中的复合句式，实现特征观点对的语义匹配及提取，并明确评论可信度的识别因素及权重，对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算，并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法，特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选，不仅可以评估产品整体的评论可信度，还可以细化到产品特征级别的可信度分析，为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。     

网络文本评论中产品特征抽取综述

随着Web2.0技术和电子商务的飞速发展,越来越多的用户通过互联网分享产品的使用体验和表达喜恶的观点,如何有效地从评论文本中抽取产品特征是产品意见挖掘方向所亟需解决的问题。本文从产品特征频繁项、特征-意见共现关系、模型训练和显隐式特征匹配四个方面介绍产品特征抽取工作在国内外的研究进展并指出其各自的优势和不足,最后列出产品特征抽取在今后的研究方向。     

基于SGS新产品开发流程的企业竞争情报业务流构建与应用

[目的/意义]随着经济全球化进程不断加快，企业新产品开发变得更为复杂，围绕产品开发流程构建企业竞争情报支撑体系，将有效提升产品研发效率。[方法/过程]本文基于SGS企业新产品开发管理理论，进一步研究构建企业竞争情报业务流模型，并将企业竞争情报业务流模型应用到某生物医药企业的新药筛选、立项、开发、报批、销售环节中，有效推动了企业的新药研发。[结果]围绕产品开发流程构架企业竞争情报业务流，对打破传统产品开发流程中各环节的松散耦合与壁垒，降低产品开发成本，提升产品研发效率具有积极促进作用。