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基于文本挖掘的“平安好医生”APP用户满意度分析

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目录

声明

导论

一、选题背景及研究意义

(一)选题背景

(二)研究意义

二、国内外研究综述

(一)产品用户满意度研究现状

(二)移动在线医疗研究现状

(三)在线评论情感分析研究现状

三、研究内容及研究方法

(一)研究内容

(二)研究方法

(三)研究思路图

第一章 移动医疗APP用户评论满意度分析理论

第一节 移动医疗产品理论分析

一、移动医疗产品概述

二、移动医疗产品特点

第二节 评论文本预处理的相关理论

一、文本预处理的概念

二、文本预处理相关过程

第三节 影响APP用户满意度理论分析

一、评论文本主题词理论

二、基于词典的情感分析相关理论

三、APP用户满意度评价因素理论分析

第二章 文本处理及其满意度影响因素分析

第一节 平安好医生APP框架分析

一、平安好医生APP介绍

二、平安好医生APP数据获取

第二节 APP评论文本的特点及数据预处理

一、评论文本的概念及特点

二、文本数据的预处理

第三节 平安好医生APP影响因素分析

一、基于文本频数的分析

二、基于算法聚类的分析

第三章 平安好医生APP用户满意度分析

第一节 基于词典的平安好医生APP情感分析

一、情感词典的构造

二、主题词情感得分计算

三、基于词典的情感分类

第二节 平安好医生APP用户满意度综合评价

一、满意度指标的确定

二、特征的满意度评价

研究结论与建议

一、主要研究结论

二、相关建议

参考文献

附录

附录A

致谢

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摘要

随着移动互联网时代的到来,各式各样的民生 APP 应用百花齐放,在线医疗APP 也应运而生,依托高透明和参与度的互联网平台,为群众提供了更低成本与更便捷的医疗服务。“平安好医生”作为移动在线医疗产品的代表,它突破了时间空间的限制,极其便利地满足了顾客医疗需求和保健需求。但由于我国移动在线医疗起步晚,该领域市场发展不成熟而引发各方经济利益内因推动不足、信息管理保护不规范、产品同质化明显等问题,使得该市场发展面临严峻挑战。在此现实背景下,研究使用移动医疗产品用户的实际需求及其满意度的影响因素,对于移动医疗产品的长久发展具有实际的意义。本文利用文本挖掘的方法,以“平安好医生” APP 为例,对该问题展开了研究。  首先,利用 Python 从豌豆荚、应用宝、itunes 上抓取关于“平安好医生”APP 的评论文本,在该评论文本的基础上对结巴分词工具进行改进;其次,对爬取得到的评论数据进行文本特征分析,得到相应的词云图和网络语义图。从中,我们分析得出高频词以及与高频词相关联的评价词语,从不同维度获取了用户对“平安好医生” APP的体验满意度。基于 Word2Vec 改进的 TextRank 算法提取关键词,得到用户满意度的影响因素;最后,根据文本特征的表现,按照词性模板提取评论的特征情感词对,应用基于情感词典的方法计算特征的情感值,得到了“平安好医生”APP用户满意度的综合评价并进行了相应对策与建议分析。  研究结果表明:第一,在“平安好医生” APP 的用户体验中,比较重要的因素有“在线诊疗”、“健康管理”、“其他服务”及“平台活动”,根据本文文本分析的结果,用户最关注的因素是“在线诊疗”,说明方便就诊仍然是用户潜在的最大需求;第二,根据满意度的综合评价结果,“平安好医生” APP 还是比较受到用户肯定的,产品整体满意度达到 71.99%;第三,对于 APP 开发商及运营商网上而言,在确保能够满足用户功能需求的同时,还应注重服务本身的完备性,通过提升功能设计、页面设计的交互体验,综合提高用户的体验满意度。

著录项

  • 作者

    洪玲;

  • 作者单位

    中南财经政法大学;

  • 授予单位 中南财经政法大学;
  • 学科 应用统计专业硕士
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王艳清,黄劲文;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    移动医疗APP,文本挖掘,用户满意度,综合评价;

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