赵家胤

(南京信息职业技术学院数字商务学院，江苏 南京 210013)

近些年来，电子商务市场发展迅速，消费者选择网络购物的比例也日趋增长。随之而来的是消费者对网络购物体验的要求日益提高。因此，传统的较为模糊的指标体系己经不能很好地评价现今互联网电子商务顾客满意度[1]。最近几年，国内外学者专家在电子商务满意度方面的研究逐渐变多，但仍未形成统一完善的标准，很多评价方式依旧存在弊端与局限性。

顾客满意度一般包括商品满意、服务满意、理念满意等方面。仓星星[2]归纳了五种因素来研究电商品牌形象对顾客满意度的影响。陈振华[3]基于ACSI 模型来研究商品、平台、配送质量对顾客消费感知的影响，以此来评价生鲜电商顾客满意度。刘潇等[4]提出了结构方程模型，研究了在B2C 中与配送相关的指标对电子商务满意度的影响。本文在己有研究成果的基础上，结合B2C 电子商务运营模式特点及顾客满意度的影响因素，并对己有指标体系的指标进行优化，运用模糊综合评价法构造一套电子商务顾客满意度测度指标体系[5]，对顾客满意度做出科学定量的综合评价，并对所选择的电商平台和物流公司的业绩情况分别进行动态综合评价[6]。

近年来，随着机器学习理论以及深度学习成为学术界的研究热点，其应用场景也日益广泛，其中便包含了电子商务满意度评价[7]。Lakkaraju 等[8]提出了一系列概率模型，这些模型基于有关情感表达的内容，以监督的方式建模，在多点尺度上对情感主题进行排序。……