【摘 要】
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上个世纪,随着互联网技术的普及和Web2.0在我国的广泛应用,中国的电子商务得以迅猛发展,这极大地改变了人们生活的方方面面。通常情况下,消费者在做出购买决策之前,会先查阅客户评论,然后对相关产品的口碑进行比较。因此,研究如何有效分析和挖掘用户评论对销量的影响是很有必要的。论文的研究内容主要包括:（1）以来自中国最大电子商务网站天猫的化妆品产品信息为研究对象,定量地分析客户评分、评论数量、产品价格、
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上个世纪,随着互联网技术的普及和Web2.0在我国的广泛应用,中国的电子商务得以迅猛发展,这极大地改变了人们生活的方方面面。通常情况下,消费者在做出购买决策之前,会先查阅客户评论,然后对相关产品的口碑进行比较。因此,研究如何有效分析和挖掘用户评论对销量的影响是很有必要的。论文的研究内容主要包括:（1）以来自中国最大电子商务网站天猫的化妆品产品信息为研究对象,定量地分析客户评分、评论数量、产品价格、关注度等特征对产品销量的影响,为商家提供相关建议,并为之后的实验提供理论支持。（2）根据在线评论的文字信息提取了文本词性、描述相似度和极性等特征。其中“描述相似度”使用Word-to-Vector方法计算客户评论与商品描述之间的相似性,表明了商品描述的客观与有效性;在计算“情感倾向性”时同步使用了 FastText和Na?ve Bayesian两个模型,使得计算结果最优化。（3）基于大约20000条化妆品评论,针对客户评论的文本内容提出了一系列量化的方法,然后综合考虑商品的各类信息利用回归预测模型对月销量进行预测。（4）使用包括5000个特征的BoW（Bag-of-Words）模型作为基准模型来实施对比试验,结果显示在R2（决定系数）和RMSE（均方根误差）两个指标方面,使用本文提出的方法预测月销量,其效果远优于BoW基准模型。最后结合提出的方法和BoW模型,实验结果表明结合两种模型使得指标R2由0.26提高到0.46,指标RMSE由0.37降至0.22。同时这一做法也提高了模型的通用性。
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