消费者购买教育机器人满意度影响因素研究——基于LDA和IPA的在线评论分析
Research on Consumer Satisfaction Influencing Factors in the Purchase of Educational Robots—Analysis of Online Reviews Based on LDA and IPA
DOI: 10.12677/ecl.2024.1331011, PDF,    科研立项经费支持
作者: 倪 超*, 吴伟敏#:南京邮电大学教育科学与技术学院,江苏 南京
关键词: 教育机器人在线评论消费者满意度LDA模型IPA模型Educational Robots Online Reviews Consumer Satisfaction LDA Model IPA Model
摘要: 为了深入探讨影响消费者对教育机器人购买满意度的关键因素,本研究运用Python网络爬虫技术,从京东商城收集了大量关于教育机器人的在线评论数据。通过数据预处理和利用隐含狄利克雷分布(LDA)模型进行文本主题挖掘,研究成功识别出消费者关注的关键因素。同时,情感计算结果显示了消费者评分与情感倾向之间的正相关关系。进一步地,研究采用重要性–满意度分析(IPA)模型对各因素在影响消费者满意度方面的重要性和实际表现进行了评估。研究结果为企业优化产品、提升消费者满意度和制定市场策略提供了重要依据。
Abstract: To explore the key factors affecting consumer satisfaction with the purchase of educational robots, this study employs Python web scraping techniques to collect a substantial dataset of online reviews from JD.com. Through data preprocessing and text topic mining using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model, the research successfully identifies the critical factors of consumer focus. Additionally, sentiment analysis reveals a positive correlation between consumer ratings and sentiment tendencies. Furthermore, the study utilizes the Importance-Performance Analysis (IPA) model to assess the significance and actual performance of these factors in influencing consumer satisfaction. The findings provide crucial evidence for enterprises to optimize products, enhance consumer satisfaction, and formulate marketing strategies.
文章引用:倪超, 吴伟敏. 消费者购买教育机器人满意度影响因素研究——基于LDA和IPA的在线评论分析[J]. 电子商务评论, 2024, 13(3): 8245-8254. https://doi.org/10.12677/ecl.2024.1331011

参考文献

[1] 中国电子学会. 中国机器人产业发展报告[M]. 北京: 中国电子学会, 2022.
[2] 王静茹, 陈震. 基于隐含狄利克雷分布的文本主题提取对比研究[J]. 情报科学, 2018, 36(1): 102-107.
[3] 杨娟. 用人单位对高校毕业生就业能力的评价: 基于重要性-满意度的角度[J]. 高教探索, 2018(9): 118-122.
[4] 沈承放, 莫达隆, 黄文韬. 网页数据采集算法及在住户调查中的应用[J]. 统计与决策, 2021, 37(7): 52-56.
[5] 苏宇. 网络爬虫的行政法规制[J]. 政法论坛, 2021, 39(6): 41-53.
[6] 饶泓, 姬名书, 朱剑. 机器学习课程案例设计与分析——以舆情智能分析案例设计为例[J]. 实验技术与管理, 2019, 36(6): 152-157, 180.
[7] 董梦如, 王国新, 鲁金直, 等. 基于WordCloud技术的MBSE发展态势研究[J]. 系统工程与电子技术, 2024, 46(2): 534-548.
[8] 王婷婷, 韩满, 王宇. LDA模型的优化及其主题数量选择研究——以科技文献为例[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 29-40.
[9] 赵凯, 王鸿源. LDA最优主题数选取方法研究: 以CNKI文献为例[J]. 统计与决策, 2020, 36(16): 175-179.
[10] 陈玉婵, 刘威. 基于情感分析的学生评教文本观点抽取与聚类[J]. 计算机应用, 2020, 40(S1): 113-117.