聚类分析在网络客户评论研究中的应用研究

摘要：

在互联网大环境下,人们的生活方式和生活水平发生了巨大的变化,而随着各大网站商城、社交平台而产生的大量网络客户评论里,蕴含着丰富的信息.探索这些评论中针对商品或服务的消费者行为特点,帮助制造商和服务商挖掘有用的信息,从而改进自身产品和改善相关的服务,提高企业核心竞争力.文中采用基于聚类分析中无指导学习型K-means算法,对某一电商网站上真实客户评论数据集进行分析,在客户属性数据中挖掘出有趣的信息来,并根据这些有趣的结论进一步调整企业在电商模式下的产品运营管理.

关键词：客户评论、消费者行为、数据挖掘、聚类分析、K-means

所属期刊栏目：36

分类号：F49(信息产业经济(总论))

资助基金：国家社科基金,基金号:13BTJ005;中央高校基金,基金号:2013XZD01;广东省产学研基金,基金号:2012B091100309,和2012B040500010

在线出版日期：2014-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：86-89,115