基于商品评论情感分析的多维度热度评价模型研究

摘要

[目的/意义]基于多维度测量电商商品热度,并分析不同属性组合的商品热度差异,为消费行为和心理探究、企业产品设计研发和商家经营策略制定提供重要参考。[方法/过程]从电商商品用户评论数据出发,基于传统的威尔逊置信区间商品好评率排名算法,考虑商品评论的时间因素,并额外加入评论数据的情感倾向因素,运用熵权法获取各指标的权重,构建出一种新的电商商品热度测量模型,并基于多份不同商品数据对模型进行应用研究。[结果/结论]与传统的热度模型相比,所构建的多维度模型加入了时间因素和情感因素后,测量结果解释性更强,更加贴合实际情况;在不同商品的应用效果上,均能有效地区分出各商品热度间的实际差距。