| 基于在线评论的客户偏好趋势挖掘 |
| Customer preference trend mining based on online reviews |
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| 作者 | 单位 | | 沈 超 | 合肥工业大学管理学院,安徽工程大学经济与管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室 | | 王安宁 | | | 陆效农 | | | 彭张林 | | | 张 强 | |
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| 中文摘要 |
| 为了有效地从在线评论数据中获取客户的需求偏好, 提出了一种客户偏好趋势挖掘方法. 该方法采用时间序列模型预测下一阶段产品属性重要性, 利用决策树模型分析客户偏好的变化趋势, 将产品属性分为关键属性和非关键属性. 并进一步, 根据 Mann-Kendall 趋势检验将非关键属性分为过时属性、增值属性和稳定属性. 此外, 以汽车产品为案例, 验证了该方法在产品设计与开发过程中起到的重要作用. 研究结果可以为企业的汽车产品开发提供决策支持, 从而使产品最大化地满足客户的需求. |
| 英文摘要 |
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