利用客户评论与评论投票的特征级评分系统
计算与语言
2020-07-21 v1 社会与信息网络
摘要
本工作研究如何借助客户评论与评论投票获取移动产品的特征级评分，以影响新客户与制造商的决策。相较于产品级评分系统，此类评分系统能更全面地刻画产品画像。产品级评分过于笼统，而特征级评分则具体入微；我们可确切知晓产品的优劣所在。一直以来都存在需求，以了解依据客户感知哪些特征表现欠佳或表现良好。它使制造商与客户在各自改进产品与购买决策中保持充分知情。不同客户对不同特征感兴趣，因此特征级评分可使购买决策个性化。我们分析某在线购物网站（Amazon）上关于各类移动产品的客户评论及评论投票。具体地，我们为此开展了聚焦特征的情感分析。最终，我们的分析为线上销售的 4k+ 款手机给出了 108 项特征的评分。它有助于从制造商视角决策如何改进产品，并使个性化购买决策（从买家视角）成为可能。我们的分析在推荐系统、消费者研究等方面具有应用价值。
引用
@article{arxiv.2007.09513,
title = {Feature-level Rating System using Customer Reviews and Review Votes},
author = {Koteswar Rao Jerripothula and Ankit Rai and Kanu Garg and Yashvardhan Singh Rautela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.09513},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 7 figures, and accepted by IEEE Transactions on Computational Social Systems