基于用户评论数据挖掘的网商信用度实证研究

摘要

伴随电子商务的飞速发展，用户对网上购物的需求推动了电商平台的崛起。网络中交易的虚拟性使得买家与卖家之问缺乏信任并存在风险，信用问题已成为阻碍电子商务进一步发展的瓶颈。研究网商信用度影响因素，为网商的商品质量提升、品牌推广、改善自身服务等提供参考，以期望促进电商平台的发展。
　　本文以用户评论作为数据源，运用主题挖掘的方法确定网商信用影响因素，运用决策树和贝叶斯分方法将可能影响网商信用度的13个因素与用户对网商信用度是否满意的潜在关系进行分析。研究发现，一级影响因素商品信用是其中影响最为显著的因素，二级影响因素商品质量是影响网商信用度的决定因素，而后依次是售后服务，送货速度，电商平台品牌信用，配送准确度、发货及时度、商品品牌信用、在线客服服务、商品及包装完好度、商品价格、商品外观，其余2个因素的影响效果并不明显。从而为用户评论的挖掘与电子商务信用的研究提供一定的参考。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景、目的及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究目的

1．1．3 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 国内研究现状

1．2．2 国外研究现状

1．2．3 国内外研究述评

1．3 研究思路

1．4 研究内容与方法

1．4．1 研究内容

1．4．2 研究方法

1．5 创新点

第2章 理论基础

2．1 概念

2．1．1 用户评论的含义与特征

2．1．2 网商的定义与内涵

2．1．3 网商信用度的概念

2．2 数据挖掘模型

2．2．1 LDA主题模型

2．2．2 决策树算法

2．2．3 贝叶斯算法

第3章 网商信用度影响因素的获取过程

3．1 网商信用度影响因素指标的设定原则

3．2 数据来源与预处理

3．2．1 数据的采集

3．2．2 数据的清洗

3．2．3 文本评论数据的分词处理

3．2．4 数据的转化

3．3 网商信用度影响因素的挖掘

3．3．1 LDA主题挖掘

3．3．2 网商信用度影响因素的确定与内涵分析

3．4 本章小结

第4章 网商信用度影响因素的实证研究

4．1 情感分析

4．1．1 构建属性词表

4．1．2 用户评论的抽取

4．1．3 用户评论的量化与赋值

4．2 网商信用度一级影响因素权重次序的挖掘

4．2．1 挖掘模型的创建

4．2．2 模型的准确性验证

4．2．3 挖掘结果与分析

4．3 网商信用度二级影响因素权重次序的挖掘

4．3．1 挖掘模型的创建

4．3．2 挖掘模型的训练

4．3．3 挖掘模型的准确性验证

4．3．4 挖掘结果与分析

4．4 网商信用度影响因素权重次序的确定

4．5 本章小结

第5章 提升网商信用度的建议与对策

5．1 提高商品质量

5．2 构建智慧物流体系

5．3 提高网商综合管理能力

5．4 打造品牌信用

5．5 构建良好网商交易生态环境

5．6 本章小结

第6章 结论与展望

6．1 研究结论

6．2 未来展望与不足之处

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文

声明