基于K-means与Word2vec的哺乳文胸评论主题挖掘研究

作     者：刘妍 刘驰 LIU Yan;LIU Chi

作者机构：西安工程大学服装与艺术设计学院西安710048 

基　　金：国家自然科学基金项目(72171188) 

出 版 物：《人类工效学》 (Chinese Journal of Ergonomics)

年 卷 期：2024年第30卷第2期

页      码：40-45页

摘      要：目的为了了解消费者在网络平台购买哺乳文胸时的关注侧重点,文章从在线评论中抽取有效关键词构建哺乳文胸主题,并通过计算主题的重要程度协助商家了解消费者关注重点方向。方法选用TF-IDF关键词抽取算法,结合K-means和Word2vec进行语义聚类、主题识别、主题词挖掘及主题重要度计算。结果哺乳文胸评论文本聚类后的主题重要程度排名是:产品品质(45.47%)、产品外观(35.83%)、产品服务(18.79%)。结论通过该方法能够有效的识别和构建哺乳文胸主题及主题词,同时,通过主题的重要程度,能够了解消费者对于网络平台购买哺乳文胸时关注的重点方向,为哺乳内衣企业进行产品改善及生产等提供理论参考。

主 题 词：服装工程 文本聚类分析 哺乳文胸 在线评论 K-means Word2vec 主题挖掘 主题重要程度 文献计量分析 

学科分类：0821[工学-兵器类] 08[工学] 082104[082104] 

D　O　I：10.13837/j.issn.1006-8309.2024.02.0007

馆 藏 号：203128007...