基于网络文本方法利用对话数据构建电子商务客户体验核心

电子商务为买卖双方之间交换商品提供了一种高效的方式。电子商务已成为一种流行的商业模式，因其具有透明可用的商业活动（包括客户关于自身体验的声音和意见）的简便性。这些体验对于全面理解客户体验大有裨益，无论对卖家还是未来客户皆然。本文应用于印度尼西亚的电子商务和客户。许多印尼客户向 Twitter 和 Facebook 等开放式社交网络服务表达其声音，其中很大比例的数据为对话数据形式。通过开放式社交网络服务理解客户行为，我们可以描述印尼电子商务服务的水平。因此，这与政府改善印尼数字经济生态系统的努力相关。需要一种在大规模互联网非结构化文本数据中查找核心主题的方法，该方法应快速且足够准确。处理大规模数据并非易事，常需要人员的特殊技能以及复杂的软硬件计算机系统。我们提出了一种基于高频词及其词关联的快速文本挖掘方法，形成网络文本方法。该方法改编自社交网络分析，以词而非行动者之间的关系建模。