1. 引言
数字经济浪潮下，直播电商已成为激活消费潜力的核心场景，用户弹幕与评论作为实时互动载体，凝结着消费意愿、产品反馈等关键信息，其情感倾向直接影响购买决策传导与销售转化效率。当前，直播场景的即时性、海量性特征，使得传统情感分析方法难以精准捕捉用户情绪动态，而销售预测多依赖历史数据，缺乏对实时互动信息的有效融合，导致预测精度与实践适配性不足。基于此，本文聚焦直播电商全流程互动数据，构建实时情感分析与销售预测一体化模型。通过挖掘弹幕评论中的情感特征，解析用户情绪演化规律，建立情感倾向与销售数据的映射关系，为商家动态调整营销策略、优化直播节奏提供决策支撑。该研究既回应了直播电商实时化运营的现实需求，也为情感计算与销售预测的跨领域融合提供技术参考，对推动直播电商行业高质量发展具有重要理论价值与实践意义。
2. 直播电商中用户弹幕与评论的实时情感分析及销售预测模型研究方法
2.1. 数据采集，实时精准获客
采用“直播流 + 平台接口”双渠道数据采集法，同步获取直播电商实时弹幕、评论文本及销售动态数据。针对弹幕短时高频、评论语义完整的差异化特征，制定分层采集策略：弹幕以10秒为时间窗口批量抓取，精准记录发送时间、用户ID、文本内容等核心元数据；评论按发布顺序实时爬取，同步采集点赞量、回复量等互动指标。同时对接电商平台开放接口，提取商品点击量、下单量、销售额等实时销售数据，构建“情感互动–销售转化”双维度数据集。数据预处理阶段，运用正则表达式清洗无效冗余信息，依托自然语言处理技术完成分词、停用词去除等操作，切实保障数据质量与后续分析的适配性[1]。
2.2. 情感分析，情感量化建模
构建“文本特征提取–情感倾向判定–动态演化分析”三级情感分析框架。采用BERT预训练模型深度挖掘文本语义特征，结合直播场景专属词典(如“秒杀”“闭眼入”等)优化词向量表示，提升领域适配性；引入双向长短时记忆网络(BiLSTM)捕捉文本上下文依赖关系，通过注意力机制强化关键情感词权重，实现情感倾向(积极、消极、中性)的精准判定。基于时间序列分析方法，追踪不同直播阶段情感分布变化，构建情感演化曲线，量化用户情绪波动对购买意愿的影响强度，为后续销售预测提供核心特征支撑[2]。
2.3. 预测建模，销售动态预测
建立“情感特征 + 时序特征”双驱动销售预测模型。将情感分析结果转化为情感积极度占比、情感波动系数等量化指标，与商品历史销售数据、直播推广力度、主播互动频率等时序特征进行融合；采用gated循环单元(GRU)网络处理时序数据，解决长序列依赖问题，通过注意力机制动态分配各特征权重，突出实时情感特征的预测价值。模型训练阶段采用交叉验证法优化超参数，以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标，确保模型预测精度。同时设计实时更新机制，每5分钟输入最新互动数据与销售数据，实现销售趋势的动态修正与滚动预测[3]。
2.4. 模型验证，效能全面评估
选取美妆、服饰、食品三大直播电商主流品类作为实证对象，采集头部主播30场直播的完整数据进行模型验证。将数据集按7:3比例划分为训练集与测试集，分别对比所提模型与传统ARIMA模型、单一LSTM模型的预测效果，从预测精度、实时响应速度、稳定性三个维度开展全面评估。通过敏感性分析检验情感特征对预测结果的贡献度，验证模型在不同直播场景、不同商品类型下的适配性。最后结合商家实际运营需求，分析模型预测结果的实践应用价值，为直播营销策略优化提供可操作的决策依据。
3. 直播电商中用户弹幕与评论的实时情感分析及销售预测模型构建
3.1. 模型理论框架
本模型构建“情感分析–特征融合–销售预测”三级闭环理论框架，以直播电商实时互动数据与销售数据为核心输入，通过双模块协同实现情感动态捕捉与销售精准预测。其核心逻辑在于：直播场景中用户情感通过弹幕评论实时释放，形成“情感表达–群体共鸣–购买决策”的传导链条，模型先通过情感分析模块解析该链条中的情绪演化规律，再通过预测模块建立情感特征与销售数据的映射关系，最终输出实时销售趋势预测结果[4]。
框架整体遵循“实时性–关联性–动态性”三大原则：实时性体现为数据采集、情感计算、预测输出全流程的秒级响应，适配直播场景即时互动特性；关联性通过构建“文本语义–情感倾向–销售转化”的关联机制，挖掘用户情绪对购买行为的驱动作用；动态性表现为模型具备自适应更新能力，可根据不同直播阶段、商品类型的特征变化调整参数，提升复杂场景适配性。该框架既突破了传统情感分析与销售预测脱节的局限，又解决了单一依赖历史数据导致的预测滞后问题，为直播电商实时化运营提供理论支撑。
3.2. 特征体系构建
1) 语义挖掘量化情绪动态
情感特征体系涵盖基础情感指标与动态演化指标，全面捕捉用户情绪变化。基础情感指标通过文本语义分析获得：采用BERT预训练模型结合直播电商领域词典，提取文本中的积极、消极、中性情感倾向，计算单条弹幕/评论的情感强度值(取值范围[−1, 1]，−1代表极端消极，1代表极端积极)；统计单位时间窗口内积极情感占比、消极情感占比及情感均值，形成基础情感量化指标。动态演化指标聚焦情感时序变化：以5分钟为时间窗口，计算相邻窗口间情感均值的波动幅度(情感波动系数)、积极情感占比的变化速率(情感变化率)，并识别情感突变点(如某一时间窗口消极情感占比骤升50%以上)，以此刻画用户情绪的动态演化特征。此外，结合弹幕评论的互动属性，将情感表达与点赞、回复、刷屏频率等互动行为关联，构建“情感–互动”复合特征，如积极情感弹幕的刷屏频次、消极情感评论的回复热度等，提升情感特征的区分度[5]。
2) 时空耦合捕捉销售规律
时序特征体系包含历史销售特征与实时场景特征，兼顾销售数据的周期性与直播场景的即时性。历史销售特征选取商品近7天的日销售额、日均下单量、峰值销售时段等数据，通过时间序列分解提取趋势项、周期项与随机项，捕捉销售数据的长期规律与周期性波动；同时引入同品类商品的历史销售对比数据，构建相对销售表现指标，增强特征的参考价值。实时场景特征聚焦直播过程中的动态变量：包括直播时长、当前观看人数、商品展示时长、主播互动频率(如答疑次数、福利发放次数)、促销活动力度(如折扣幅度、满减门槛)等，均以时间窗口为单位进行实时统计与更新。此外，考虑商品属性差异，引入商品类别(如美妆、服饰、食品)、单价区间、库存状态等静态特征作为辅助，构建“历史–实时–静态”三维时序特征体系，为销售预测提供全面支撑[6]。
3.3. 方法设计
1) 实时情感分析方法：BERT-BiLSTM-Attention深度语义解析
针对直播弹幕评论的短时高频、语义碎片化特点，设计BERT-BiLSTM-Attention混合模型进行情感分析。首先利用BERT预训练模型对文本进行分词处理，生成包含上下文语义信息的词向量，解决传统词向量模型难以处理一词多义、语义模糊的问题；其次将词向量输入BiLSTM网络，分别从正向和反向捕捉文本的上下文依赖关系，挖掘长距离语义关联，适配弹幕评论中情感表达的连贯性需求；最后引入注意力机制，对BiLSTM输出的隐藏层状态赋予不同权重，强化“秒杀”“闭眼入”“踩雷”等关键情感词的影响，提升情感倾向判定的精准度。模型训练过程中，采用交叉熵损失函数优化参数，结合早停策略防止过拟合，并通过直播电商领域标注数据集(包含10万条弹幕评论及对应情感标签)进行微调，确保模型的领域适配性。情感分析结果以秒级速度输出，为销售预测提供实时情感特征支持。
2) 销售预测方法：GRU-Attention时序动态预测
构建GRU-Attention模型实现销售动态预测，适配直播电商销售数据的时序性与波动性。GRU网络作为LSTM网络的优化版本，通过重置门和更新门简化网络结构，在减少计算量的同时，有效解决长序列数据中的梯度消失问题，能够精准捕捉销售数据与情感特征的长期依赖关系；引入注意力机制对GRU网络的输出特征进行加权处理，动态聚焦对销售预测贡献度较高的特征(如情感突变点、促销活动时段的特征数据)，提升模型对关键信息的敏感度。模型采用滚动预测机制，以5分钟为预测窗口，每间隔1分钟输入最新的融合特征向量，输出未来5分钟的销售额预测值；同时设计自适应学习率调整策略，根据预测误差动态优化模型参数，确保模型在不同直播场景下的稳定性与精准度[7]。
4. 直播电商中用户弹幕与评论的实时情感分析及销售预测模型实验与验证
4.1. 数据来源，多场景采集
实验数据来源于国内主流直播电商平台(淘宝直播、抖音直播、快手直播)，选取美妆、服饰、食品三大主流品类，采集30位头部主播的60场完整直播数据，涵盖日常直播、节日大促、新品首发等多种场景，确保数据的多样性与代表性。数据采集周期为2024年1月~2024年3月，共获取弹幕数据120万条、评论数据30万条，同步采集对应时段的商品点击量、下单量、销售额等实时销售数据，以及直播时长、观看人数、促销活动等场景数据。数据预处理阶段，采用正则表达式去除弹幕评论中的表情符号、特殊字符、无意义刷屏内容(如“666”“来了来了”)，通过结巴分词工具进行分词处理，剔除停用词(如“的”“了”“啊”)，最终得到有效文本数据135万条；对销售数据进行异常值处理(如剔除因系统故障导致的销售额突变数据)，并通过线性插值法填补缺失值，确保数据的完整性与可靠性。数据集按7:3比例划分为训练集与测试集，其中训练集用于模型参数训练，测试集用于模型性能验证[8]。
4.2. 实验设置，标准化配置
CPU为Intel Core i9-12900K，GPU为NVIDIA RTX 3090 (24 GB显存)，内存为64 GB，存储容量为2 TB；软件环境：操作系统为Windows 10专业版，深度学习框架为PyTorch 1.12.0，编程语言为Python 3.9，数据处理工具包括Pandas 1.5.3、NumPy 1.23.5，文本处理工具包括Jieba 0.42.1、Hugging Face Transformers 4.26.0。BERT预训练模型选用bert-base-chinese，隐藏层维度为768，BiLSTM网络层数为2，隐藏层维度为256，注意力头数为8，dropout概率为0.3，学习率为1e−5，batch size为32，训练轮数为10。GRU网络层数为3，隐藏层维度为128，注意力头数为4，dropout概率为0.2，学习率为5e−4，batch size为64，训练轮数为20，预测窗口设为5分钟，滚动更新间隔为1分钟。
4.3. 评价指标，多维度考量
采用准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值作为情感分析模型的评价指标，计算公式如下：
准确率(Accuracy) = (真阳性 + 真阴性)/总样本数
精确率(Precision) = 真阳性/(真阳性 + 假阳性)
召回率(Recall) = 真阳性/(真阳性 + 假阴性)
F1值 = 2 × 精确率 × 召回率/(精确率 + 召回率)
4.4. 结果分析
实验结果显示，所提BERT-BiLSTM-Attention模型在情感分析任务中表现优异，各项评价指标均高于传统模型。具体来看，模型的准确率达到92.3%，精确率为91.8%，召回率为90.5%，F1值为91.1%。与单一BERT模型(准确率88.7%、F1值87.2%)、BiLSTM模型(准确率85.3%、F1值84.1%)相比，该模型通过融合BERT的语义理解能力与BiLSTM的时序捕捉能力，结合注意力机制强化关键信息，有效提升了情感倾向判定的精准度，尤其在处理语义模糊、情感表达不明确的弹幕评论时，优势更为明显。销售预测实验结果表明，所提GRU-Attention模型的预测精度显著优于对比模型。具体数据显示，该模型的MAE为128.6元，RMSE为156.3元，MAPE为4.8%；而传统ARIMA模型的MAE为325.7元，RMSE为389.2元，MAPE为12.3%；单一LSTM模型的MAE为189.4元，RMSE为223.7元，MAPE为7.5%；GRU模型(无注意力机制)的MAE为165.2元，RMSE为198.5元，MAPE为6.2%；CNN-LSTM模型的MAE为152.8元，RMSE为183.6元，MAPE为5.7%。对比结果显示，GRU-Attention模型在各项指标上均实现最优，MAPE较传统ARIMA模型降低61%，较单一LSTM模型降低36%，说明融合情感特征与注意力机制的设计有效提升了预测精度。从不同场景的预测结果来看，该模型在节日大促场景下的MAPE为4.2%，新品首发场景下为5.3%，日常直播场景下为4.9%，均保持在较低水平，体现出良好的场景适应性[9]。
4.5. 不足与展望
1) 研究不足
本研究仍存在一定局限：其一，数据来源聚焦头部主播与主流品类，对中小主播、小众品类的覆盖不足，模型在这类场景下的适配性有待进一步验证；其二，情感分析仅关注积极、消极、中性三类基础情感，未涉及惊喜、焦虑、犹豫等复杂情感类型，对用户情绪的刻画不够全面；其三，模型未考虑用户画像差异(如年龄、性别、消费能力)对情感表达与购买决策的影响，可能导致预测精度在不同用户群体中存在差异；其四，实时性方面，虽然实现了秒级情感分析与分钟级销售预测，但在超高流量直播场景下(如观看人数超100万)，模型的响应速度仍有优化空间[10]。
2) 未来展望
针对上述不足，未来研究可从以下方向推进：一是扩大数据采集范围，纳入中小主播、小众品类及不同地域的直播数据，提升模型的泛化能力；二是优化情感分析维度，引入复杂情感分类体系，结合表情符号、语气词等辅助信息，实现更精细化的情感刻画；三是融合用户画像数据，构建“用户特征–情感表达–购买决策”的关联模型，提升预测结果的个性化适配性；四是采用轻量化模型设计与并行计算技术，优化模型的实时响应速度，适配超高流量直播场景；五是拓展模型的应用场景，将其与直播营销策略优化、商品库存动态调整等实际业务深度结合，提升研究的实践价值。
5. 结束语
本研究针对直播电商场景特性，创新性地建立了从用户情感分析到销售预测的完整技术方案。通过攻克非结构化文本的情感量化难题，构建了融合多维特征的时序预测模型，实现了对销售趋势的准确预估。该模型不仅为行业提供了实用的决策工具，更探索了情感数据与商业价值之间的量化关系。