基于餐饮业网络评论的消费者情感极性分析
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Analysis of Consumer Sentiment Polarity Based on Chinese Online Review of Catering Industry
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    摘要:

    首先,根据餐饮业网络评论文本对消费者情感极性进行预测,建立了Lasso-Logistic和Lasso-PCA两个预测模型.相比之下,Lasso-PCA模型整合了更多的变量信息,对文本的情感极性具有更好的预测效果;但是Lasso-PCA模型对变量的解释能力较弱,尤其在解释变量维度较高的情况下,Lasso-PCA模型很难分析出解释变量对被解释变量的影响.其次,对Lasso-Logistic模型的变量选择结果进一步分析发现,特色菜、服务态度和环境以及“美中不足”之处是影响消费者情感极性的显著因素.

    Abstract:

    First, to predict consumer sentiment polarity based on Chinese online review of catering industry, this study establishes Lasso-Logistic and Lasso-PCA models. By comparison, Lasso-PCA model is more accurate by integrating more information of variables. However, Lasso-PCA model has weaker explanatory power especially in the scenario of high dimensional data. Second, using the variable selection results of Lasso-Logistic model, we find that specialties, service attitude, and the external environment, as well as "a fly in the ointment" are the significant factors affecting the consumer's emotional polarity directly.

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引用本文

杨博文.基于餐饮业网络评论的消费者情感极性分析.计算机系统应用,2018,27(8):42-48

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  • 收稿日期:2017-12-21
  • 最后修改日期:2018-01-11
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  • 在线发布日期: 2018-08-04
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