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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习分析在线评论的发现物流用户偏好方法，涉及数据挖掘技术领域。本发明以用户物流平台在应用商店的网络评论为出发点，解决了如何基于在线评论分析需求以筛选物流平台吸引和留住用户的问题，实现了基于在线评论筛选出物流平台吸引和留住用户的偏好因素，为物流企业提供优化建议。同时，本发明兼顾考虑了用户对物流服务需求满意度的正面因素与负面因素，其结果对企业更有警示性。
主权项：1.一种基于机器学习分析在线评论的发现物流用户偏好方法，其特征在于，包括：获取用户在应用商店中发表的对物流平台的评论数据，并进行预处理，得到关键词，以带有所述关键词的评论数据作为评论集；对所述评论集中的评论数据进行情感分析，将评论数据划分为正面情绪评论数据、中立情绪评论数据和负面情绪评论数据，收集正面情绪评论数据作为正面评论集，收集负面情绪评论数据作为负正面评论集；根据所述正面评论集，构建正LDA主题模型，确定正向情绪主题词；根据所述负正面评论集，构建负LDA主题模型，确定负向情绪主题词；基于所述正向情绪主题词和所述正面评论集，构建正向“评论-主题”稀疏矩阵；基于所述负向情绪主题词和所述负面评论集，构建负向“评论-主题”稀疏矩阵；分别以所述正向“评论-主题”稀疏矩阵、负向“评论-主题”稀疏矩阵作为输入数据，通过Logistic回归模型得到用户对物流平台的偏好需求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于机器学习分析在线评论的发现物流用户偏好方法
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