向晶晶,李 侃

(湖南民族职业学院,湖南 岳阳 414000)

在线评论也称为在线消费者评论(OCR)或用户生成内容(UGC)[1].在线消费者评论是用户根据个人经验创建的产品信息,也是在线商品口碑的一种重要形式,并充当免费的“销售助手”,可以帮助消费者确定最能满足其使用条件的产品[2].在线评论是以文本形式用自然语言表达的经验、评估或意见,具有及时性、数量性、无组织性和复杂性等特征[3].现阶段,在线评论信息的数量急剧增加,甚至出现信息过载,这大大降低了信息的价值[4].因此,针对零售网站的在线评论进行文本挖掘不仅可以帮助消费者做出合理的决定,而且可以通过发现潜在的用户需求来指导厂家和制造商进行设计、生产和运营.在线评论的研究对象涉及了在线零售、电子书、旅游等多个领域.卓四清[5]等分析了来自Trip Advisor.com 的4366 条酒店评论的长度、极端性、有用性以及评论者的接受程度等,并研究了评论者个人信息披露对于在线评论有用性的影响.岳子静[6]等使用在线评论挖掘了用户的饮食偏好.吴恒[7]等使用UGC 文本内容挖掘方法研究了中国游客分享的蜜月旅行记忆,并分析了五种信息在游客蜜月目的地选择中起到的重要作用.Liu[8]等研究了电子书的电子口碑(eWOM).上述研究涉及各种各样的电子商务产品,侧重于研究评论对用户购买意图的影响,但是缺乏关于服装产品的在线评论与产品设计需求研究.

近年来,文本挖掘手段已被广泛应用……