融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型

在线评论作为一种公开、可获取的信息资源，蕴含了关于产品质量的各种有价值的信息，对这些信息的分析与挖掘有助于企业了解客户的需求和偏好。目前，基于在线评论的客户偏好模型考虑了特征观点和评论数量，忽视了产品参数对消费者购买决策的影响。因此，本文提出了一种融合特征情感和产品参数的客户感知偏好模型。首先，利用在线评论提取客户讨论的产品特征，并识别产品特征的情感极性，从而进一步计算特征正负面情感得分，生成产品的特征情感。然后，结合企业定义的产品参数，构建特征情感和产品参数融合作用对产品销量影响的计量经济模型，分析客户对产品的感知偏好。最后，为验证模型的有效性，获取了汽车之家网站的39款汽车产品（SUV车型）的评论文本，并持续8个月的销量跟踪。研究结果显示本文提出的模型比信息增益和TF-IDF方法能够更加准确地获取客户的感知偏好。此外，研究结果解释了特征情感和产品参数与产品销量的关联关系，为企业的市场营销和产品设计决策提供了理论基础。