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申请/专利权人：广州大事件网络科技有限公司

摘要：本发明涉及反馈分析技术领域，具体为一种基于人工智能的电商平台用户反馈分析方法及系统，包括以下步骤：基于电商平台上用户提交的反馈信息文本数据，提取每条数据中的关键词，统计每个关键词在整个数据集中的出现频率，生成关键词分析结果。本发明中，通过分析用户反馈信息中的关键词，识别关键信息并计算信息熵，实现对反馈信息的划分和排序，确保重要反馈得到及时响应，通过情绪词汇的标记和情绪分类，结合对句子结构和语境的分析，为电商平台提供精确的用户情绪反馈解读，用户群体聚类分析能够识别出具有相似需求和偏好的用户群体，为电商平台提供了有力的数据支持，以制定差异化的市场策略和服务，能够更精确地匹配用户需求。

主权项：1.一种基于人工智能的电商平台用户反馈分析方法，其特征在于，包括以下步骤：基于电商平台上用户提交的反馈信息文本数据，提取每条数据中的关键词，统计每个关键词在整个数据集中的出现频率，生成关键词分析结果；基于所述关键词分析结果，并计算每条反馈信息的信息熵，识别反馈信息的信息丰富度，得到评价信息分析结果；基于所述评价信息分析结果，按照信息熵值对反馈信息进行优先级排序，调整反馈信息的处理优先级，生成优先级评估结果；基于所述优先级评估结果，从电商平台的用户反馈信息中提取完整的反馈内容，利用多层感知器和循环神经网络，提取反馈信息中的情绪变化和内容表达，包括讽刺和双关语，得到用户情感分析结果；基于所述用户情感分析结果，分析用户反馈信息的特征，识别具有同类需求和偏好的用户群体，生成用户群体聚类结果；根据所述用户群体聚类结果，制定匹配差异化用户群体的电商市场策略和服务，调整电商产品推广方案和用户互动方式，生成策略制定与优化结果；基于所述关键词分析结果，并计算每条反馈信息的信息熵，识别反馈信息的信息丰富度，得到评价信息分析结果的步骤具体为：基于所述关键词分析结果，通过每个关键词在反馈文本中的出现频率，分析每个关键词对反馈信息的影响，评估每个关键词对反馈文本重要性，得到关键词影响信息；基于所述关键词影响信息，采用信息熵算法，对反馈信息文本进行信息熵计算，识别反馈信息文本的信息丰富度，得到反馈信息丰富度分析结果；基于所述反馈信息丰富度分析结果，汇总并分析每条反馈信息的信息熵，进行信息熵值统计，整理每条反馈信息的信息丰富度评估，得到评价信息分析结果；所述信息熵算法，按照公式： ；计算反馈信息文本的信息熵，其中，为信息熵，是数据集中的第个关键词，表示数据集中差异化关键词的总数量，为关键词的权重系数，为关键词在当前反馈文本中的出现频率，为关键词的预期出现频率，为关键词的对数似然比；基于所述优先级评估结果，从电商平台的用户反馈信息中提取完整的反馈内容，利用多层感知器和循环神经网络，提取反馈信息中的情绪变化和内容表达，包括讽刺和双关语，得到用户情感分析结果的步骤具体为：基于所述优先级评估结果，从电商平台的反馈数据库中提取被标为高优先级反馈信息的完整文本内容，筛选信息数据库中对应条目，抽取完整的反馈信息文本数据，生成文本内容提取结果；基于所述文本内容提取结果，利用多层感知器，通过扫描文本数据，识别并标记情绪表达的词汇和短语，生成情绪标记信息；基于情绪标记表，应用循环神经网络，通过分析反馈信息文本中的句法结构和上下文环境，识别文本中的情绪流动和情绪表达形式，包括讽刺和双关语，识别用户的情绪状态和意图，得到用户情感分析结果；基于所述用户情感分析结果，分析用户反馈信息的特征，识别具有同类需求和偏好的用户群体，生成用户群体聚类结果的步骤具体为：基于所述用户情感分析结果，将文本中出现情绪词汇和用户反馈的主题作为特征指标，进行用户反馈信息的特征提取，得到特征识别结果；基于所述特征识别结果，利用提取的特征指标，通过对比分析差异化用户间的特征拟合度，对用户进行分组，识别具有同类需求和偏好的用户群体，生成聚类分组结果；基于所述聚类分组结果，对每个分组的反馈特征进行分析，识别每组用户的关键需求和偏好模式，包括商品需求和电商服务需求，得到用户群体聚类结果。

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