计算机软件及计算机应用论文_面向在线评论的_情感读本杂志社投稿

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文章摘要:[目的/意义]理解用户需求是企业管理实践中的重要一环，在线评论作为用户偏好表达的重要渠道，是企业发现用户需求的重要数据来源。因此，如何从在线评论中有效挖掘出用户需求，是一个重要的研究问题。[方法/过程]本文构建了一个基于KANO模型、面向在线评论的用户需求分析框架。首先利用LDA主题模型从在线评论中抽取商品属性，然后基于BERT模型标注出不同属性上的评论短句，并对其进行情感分析，最后依据不同属性上的评论短句与情感分析结果，通过KANO模型分析用户属性需求。以手机评论数据为例对模型进行验证。[结果/结论]将商品属性分为必备属性、期望属性、魅力属性与无差异属性四类，并以可视化结果呈现。实验结果表明面向在线评论的用户需求分析框架能够有效提取在线评论中用户的属性需求信息，为企业提供产品改进策略参考。[局限]样本数据集有限，存在不均衡状况。

文章关键词:在线评论,用户需求,情感分析,KANO模型,

项目基金:国家自然科学基金面上项目“面向群智感知大数据的群体评价模型与方法研究”（项目编号：71871102）,国家自然科学基金面上项目“基于注意力机制的学术信息动态推荐研究”（项目编号：72074109）,华中师范大学校级教研项目“面向‘双一流’学科建设的研究生跨学科联合培养机制研究:以大数据管理与应用专业为例”（项目编号:2019JG15）的研究成果之一,