星级与评论对于消费者购买商品的影响研究

周海涛

摘  要：在互联网电子商务时代，人们更愿意通过星级评定和评论来决定是否购买产品。我们找到一个基于SARTYZ评级和评论的销售策略。首先，我们对数据进行预处理，包括缺失值的处理和过滤数据。在处理缺失数据时，我们将其分为两个部分。第一部分是用三次样条插值来填充数据，第二部分是用平均值填充被忽略的数据。在处理过滤数据时，我们过滤只有一个评论的产品。其次，由于星级是一个定量指标，为了找到一种方法来衡量产品通过星级评级和审查，我们量化评论。由于评论是自然语言，所以我们使用TF IDF算法来查找。

关键词：评论;情感特征;指标

1.引言

Amazon为顾客提供了评估和审查购买的机会[1]。“星级评级”允许购买者用1到5的比例来表达他们对产品的满意程度。此外，客户可以提交“评论”来表达关于产品的更多意见和信息[2]。其他客户可以提交“帮助性评级”以协助他们自己的产品购买决策。公司利用这些数据来了解他们参与的市场，参与的时机，以及产品设计特征选择的潜在成功[3]。

2.模型的建立与求解

评论文本分为主观文本、客观文本和无意义文本。与客观文本相比，主观文本是一种自然语言文本表达形式。文本特征一般包括发布者信息、对象信息、时间信息、位置信息、意见信息等。文本挖掘工作根据不同的需要提取相应的特征。

2.1 基于评级和评论的模型

2.1.1 模型概述

信息检索是目前应用最广泛的一种技术。论文检索和搜索引擎属于信息检索范畴。……