孙菀霞，谢均扬，任芮瑄，纠松涛，张才喜

（1. 上海交通大学农业与生物学院，上海 200240；2. 上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海 200240）

随着互联网技术的快速发展，人们的日常购物方式由线下实体店拓展到线上网店，网络购物正受到越来越多消费者的青睐。据国际葡萄酒及烈酒研究所（international wine and spirits research，IWSR）发布的《2019年全球酒水电商市场战略报告》统计数据显示，中国酒水电商市场居全球交易规模之首，并且2019—2024年间，全球核心市场的酒水营业额将以每年15%的速度增长，远高于整个电商行业每年约1%的营业额增速[1]。然而受新型冠状疫情影响，国内市场进口葡萄酒与国产葡萄酒均受到较大冲击[2]。2020年1—2月中国葡萄酒销售收入为12.88亿元，同比下降40.8%；利润为0.5亿元，同比下降58%[3]。此次疫情，使葡萄酒生产厂家和产品代理商认识到传统终端式销售渠道的不足，开始重视线上渠道的销售与自媒体的传播[4]。在葡萄酒销售渠道由线下销售向电商转型的调整阶段，商品标题所包含的产品信息不仅能够吸引顾客、优化购物体验，而且能有利于促进销售、树立品牌形象[5-6]。因此，如何有效地利用现有网购数据，帮助商家拟定符合消费者偏好的葡萄酒商品标题成为亟需解决的问题。

文本挖掘是指利用统计建模等手段进行文本解析并获取高质量信息的过程[7]。商品标题是文本数据，属于非结构化数据。在文本挖掘技术盛行的热潮下，国内外很多学者对网购商品标题进行多领域多角度的研究。……