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在线评论在客户关系管理、产品营销等方面发挥着重要作用,有效利用在线评论来分析用户满意度,对企业改善其服务和产品至关重要。传统的满意度分析方法的变量设计往往依赖专家建议,较少考虑正负属性的不对称影响。为解决这些问题,利用文本细粒度观点挖掘技术,对用户在线评论进行特征挖掘,构建产品服务质量分数,并采用PRCA技术对服务属性的正负影响进行量化,将服务属性投射为Kano属性分类,然后分析不同粒度下不同品牌的客户满意度特点,并给出不同品牌的属性优先顺序。最后,从咖啡评论数据中挖掘出5个关键属性。实验结果表明,不同属性对满意度影响具有不对称效应,且不同粒度下的顾客满意度影响因素具有不同的特点,并给出了相应的精细化企业管理策略。 相似文献
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新冠肺炎疫情在全球爆发后,消毒抗疫用品曾一度短缺,如何用所学的科学知识抗疫实在是一个值得让学生探究的课题.高浓度的酒精能杀死细菌,但是对于肠道病毒、诺如病毒等无包膜病毒并没有杀灭能力.此外,若经常使用酒精进行清洁,容易刺激肌肤. 相似文献
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