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基于K-means与Word2vec的哺乳文胸评论主题挖掘研究
1
作者 刘妍 刘驰 《人类工效学》 2024年第2期40-45,共6页
目的为了了解消费者在网络平台购买哺乳文胸时的关注侧重点,文章从在线评论中抽取有效关键词构建哺乳文胸主题,并通过计算主题的重要程度协助商家了解消费者关注重点方向。方法选用TF-IDF关键词抽取算法,结合K-means和Word2vec进行语义... 目的为了了解消费者在网络平台购买哺乳文胸时的关注侧重点,文章从在线评论中抽取有效关键词构建哺乳文胸主题,并通过计算主题的重要程度协助商家了解消费者关注重点方向。方法选用TF-IDF关键词抽取算法,结合K-means和Word2vec进行语义聚类、主题识别、主题词挖掘及主题重要度计算。结果哺乳文胸评论文本聚类后的主题重要程度排名是:产品品质(45.47%)、产品外观(35.83%)、产品服务(18.79%)。结论通过该方法能够有效的识别和构建哺乳文胸主题及主题词,同时,通过主题的重要程度,能够了解消费者对于网络平台购买哺乳文胸时关注的重点方向,为哺乳内衣企业进行产品改善及生产等提供理论参考。 展开更多
关键词 服装工程 文本聚类分析 哺乳文胸 在线评论 K-MEANS Word2vec 主题挖掘 主题重要程度 文献计量分析
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基于网络数据和TOPSIS模型的哺乳文胸款式感性评价
2
作者 刘妍 刘驰 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第4期88-93,共6页
为深入探讨消费者对哺乳文胸款式的感性认知,基于网络数据获取哺乳文胸样本图,根据文胸哺乳口的打开方式将其划分为6类,采用分层抽样方法,最终得到11款哺乳文胸刺激图;从哺乳文胸的网络评论文本中,筛选出7对感性评价形容词;对18~40岁、... 为深入探讨消费者对哺乳文胸款式的感性认知,基于网络数据获取哺乳文胸样本图,根据文胸哺乳口的打开方式将其划分为6类,采用分层抽样方法,最终得到11款哺乳文胸刺激图;从哺乳文胸的网络评论文本中,筛选出7对感性评价形容词;对18~40岁、有过哺乳经验的女性进行问卷调查,获取了其对不同款式哺乳文胸的感性评价;采用均值分析和因子分析对得到的感性评价进行量化,并运用TOPSIS模型对多种感性需求进行综合评价。结果表明,影响哺乳文胸感性评价的主要因子是外观和感官因素。消费者在面对哺乳文胸款式的多元化感性需求中,倾向于采用上开口式的哺乳口设计,整体杯面与下扒无装饰,并偏好波浪形设计的杯边或底围。决策综合评价方法有助于为多种感性需求提供个性化定制的参考。 展开更多
关键词 哺乳文胸 感性评价 网络数据 因子分析 TOPSIS模型
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