基于文本挖掘的电商在线评论情感研究-以天猫食品类产品为例

目录摘要 引言1.1课题研究的背景置身当下的数字化情境里，电子商务已交织进日常生活的各个角落，在天猫这类规模较大的网络销售平台中，聚焦食品类产品时发现，其使用频率本就偏高且受众群体相当广泛，在此背景下消费者反馈购物感受所凭借的在线评价这一渠道的价值愈发明显，它已成为商家与顾客之间不可或缺的沟通介质[1]。要是将这些言论进行详细分析，便能够在运用文本挖掘方法的过程中探悉消费者的真实愿望和喜好的指向，这给产品的设计思路及营销布局提供了扎实的数据给养，又可通过它快速发觉自家产品或服务质量上的问题，进而优化产品质量并充实服务水平以增强品牌的竞争优势。借助情感判断所获取的结果也能让商家谋划更精确的营销方案，有益于电商平台的良好发展，构建健康的评价环境，抑制胡编乱造的评论猖獗泛滥，让消费者在确定购物意向时更加透明与可信赖。以天猫食品类商品评论作为研究目标，也可推动文本挖掘与情感分析技术的发展，尝试设计新算法模型，在缺乏直接联系的情况下跳跃到相关领域的更深层次研究探索，并为技术革新带去一定助力，这种努力在未明确因果关联的情况下逐步推进，更多关注技术本身的成长可能性，在看似孤立但内在联结的内容中展现应用前景与潜在价值，在一定程度上传递新的方法和思路的同时，或许能够对研究整体提供更多参考方向。1.2课题研究的目的和意义此课题研究旨在深度挖掘天猫食品类商品的在线评论信息，运用文本挖掘以及情感分析的方式进行处理，期望可以呈现出消费者内心隐秘的需求及其偏好特征，借此为商家提供精准且客观的数据参照，研究也能帮助商家发现自身产品与服务的问题所在，并给出对应的改良建议，达到推动产品质量优化、服务体验上升，甚至提高品牌的市场竞争力的目的，这是该项工作最为核心的目标之一；此外该研究还涵盖了显著的社会技术价值因素。从宏观社会视角看去，能够对电子商务行业的健康成长产生一定的助益效果，并促使相关网络商城及各品牌企业精细布局自身的营销规划任务，然而单纯站在技术发展的角度来看待时，则更加关注持续推动受众对商品购置的满足感受，借助不断提升的优质产品功能与服务水平，在治理虚假评论的同时创建良性的线上评论生态机制背景并不缺失。同时此研究还有力地驱动着文本探索框架及语言逻辑推演算法在方法论和实用方面的更新换代进程，间接造就并测试出一些新算法模型经典应用思路名义，在今后学术研究层面打下巷间的摸盘子理论梳理根基操控台[2]。1.3课题研究的主要内容本文的研究内容较为宽泛且有一定深度，涉及数据的获取和前处理、评论信息探讨、线上反馈的情感倾向分析、利用LDA模型探究消费者选择偏好以及结果推论与未来展望等方面，先是根据选取样本的标准，从特定平台采集天猫食品类商品的在线反馈记录，再通过清洗、分词这类方式展开粗加工工作，接着借助描述性统计数据和绘制高频关键词图的方法，将各方向上的评论特征加以总结并分析，从中展现评价指标的总体分布状态及相关词语出现频率的集结性特征。情感分类模型的基本原理需要被探讨一下，其中SVM这一模型被用来开展评论的情感预测工作，这期间，还会涉及对模型性能的评估问题，看看消费者的情感倾向能不能得到清晰呈现。接着又应用LDA主题模型针对正向和负向评论开展了更加细分的剖析任务，具体的想法就是深入挖掘消费者的好恶点以及他们关注的各类因素，同时特别针对不同价位的商品主题进行考察观察，旨在寻找潜在的差异，从而把结果整理归结给电商平台，为其提出关于优化产品与营销手段等一连串的发展方案，同时也给出如何研究更细致消费行为的一些见解，并尝试预见今后进一步开展探索的方向和课题的可能性内容。1.4文献综述1.4.1国内研究现状（1）基于词典的方法闵锦、周雅倩(2020)提出了两种计算词语情感倾向性的方法，通过对比实验，他们证明了基于HowNet的语义相似度计算方法相较于基于HowNet的语义相关场计算方法整体表现更优，随着基准词库的扩充，该方法的判别准确率也呈现出逐步提升的趋势[1]。李钝、乔保军(2018)利用HowNet词汇库，挑选出情感极性较为强烈的词语构建基准词库，并将待识别词语的前后文语义环境纳入考量，以影响分析，他们的实验结果显示，这种方法的准确率得到了提升[2]。谭松波、云晓春(2019)将函数方程与退火算法应用于基于词典的语义相似度和点互信息的情感倾向性问题中，将问题转化为寻找函数最优解的问题，实验结果同样表明，该方法具有良好的扩展性和鲁棒性[3]。（2）基于语料库的方法张清亮、徐健(2021)提出了一种可以自动获取某领域基准情感词的方法，再通过结合PMI-IR算法判断新词的情感倾向，该方法使机器完成了大部分工作，很好的减少人工工作时间[4]。马力、刘笑等(2016)分析了词语情感极性判断的现状，为了针对某类词语判别不准的问题，提出了将词典和语料库融合的思路，语义相似度高于设定阈值时，选择基于词典的方法；低于设定阈值时，选择基于语料库的方法，经过实验验证，判别结果得到明显提升[5]。为了探究用户对品牌认知与口碑的影响，王仁武、宋家怡(2017)构建的基于产品说明书和电商平台产品详情页面信息的特征词库基础上，运用Word2vec技术从相关产品评论中提取与特征词高度相关的词汇，以完善产品特征词库[6]。随后，他们依据该词库对处理后的语句进行情感概念对的识别，并根据既定的情感打分规则进行评分，通过汇总分数来对相关产品进行比较分析。刘玉林、菅利荣则(2018)以天猫商城碧根果产品的在线评论为研究样本，构建了电商领域的特定情感字典，并结合二元语法分析句子中的情感特征，从而计算出整个语句的情感值[7]。他们将情感值大于零定义为积极情感，小于零定义为消极情感，等于零则为中性情感。基于这些情感分值，他们建立了情感指数分析模型，并通过可视化手段，从总体、店铺和月度等多个维度进行了深入分析。李永海(2019)强调了在线评论中所含信息对潜在消费者购买决策的重要性，因此认为利用在线评论进行购买决策分析是十分必要的[8]。他提出了一种基于在线评论信息的购买决策方法，该方法首先通过分析在线评论文本确定消费者对产品的关注点，并为这些关注点分配不同的权重。接着，通过消费者情感分析构建了一个购买决策矩阵。最后，通过在携程网站上应用该方法进行实验，验证了其可行性。1.4.2国外研究现状（1）基于词典的方法Kamps、Marx(2020)利用WordNet通过分析数据库中词汇与目标词汇之间的语义距离，来确定该词汇的情感极性[9]。（2）基于语料库的方法Turney、Littman(2020)首次提出了一种基于点互信息的方法来识别情感词汇。该方法首先构建一个包含已知情感倾向词汇的基准词库，然后利用点互信息算法计算目标词汇与基准词汇共同出现的频率，以此来判定目标词汇的情感倾向性[10]。继Turney的研究之后，Yuen、Chan等(2019)参考Turney的方法，并提出了一种改进的算法。该算法通过使用更精简的基准词汇集和语料库来评估词语的语义取向（SemanticOrientation，SO），并取得了令人满意的效果[11]。（3）语句级的情感分析首先，HuMinqing、LiuBing(2019)对每条语句的评论对象进行了深入挖掘和总结。接着，他们汇总并统计了语句中观点词的情感倾向，判断其为正向或负向。最终，通过计算一条语句中正向情感词与负向情感词的总体数量，他们确定了该语句的情感倾向性[12]。Kim、Hovy(2019)构建了三种模型以比较情感分类模型的性能。第一个模型基于否定词相互抵消的原理进行计算；第二个模型则计算句中所有情感强度的调和平均值；第三个模型计算所有情感强度的几何平均值。研究结果显示，第一个模型总体上表[13]。

2数据来源与预处理2.1数据获取2.1.1网站选择本研究选择天猫当作评论数据搜集的来源。毕竟天猫于中国电商行业里属于名列前茅的佼佼者，拥有庞大的使用者数量，并且货品种类多样，在食品销售量与评论量上也处在同行之中靠前位置，平台上买家所写的评论具有相当高的可信性以及典型性，可以体现出消费者购物中的经历与感受的导向，天猫成为了本研究实施数据收集的理想之地[3]。如图2-1所示。图STYLEREF1\s2SEQ图\*ARABIC\s11天猫食品类产品网站数据来源：天猫食品类产品网站2.1.2样本选择选取天猫食品类产品销量排名前十的店铺,以每个店铺销量最好的食品类产品为研究对象，通过Python设计爬虫程序收集顾客购买后的在线评价,筛选2024年9-12月份中有追加评价的在线评论进入分析环节。表2-1为经过去重处理后的数据情况。表2-1天猫食品类前十店铺产品在线评论数据源表店铺名称产品名称产品类型价位区间（元）评论数量（条）三只松鼠旗舰店每日坚果休闲零食50-150150000良品铺子旗舰店猪肉脯休闲零食50-150120000零食很忙旗舰店麻辣豆干休闲零食0-50180000赵一鸣零食旗舰店混合坚果休闲零食50-150100000怡佳仁零食旗舰店芒果干休闲零食0-5090000华美食品旗舰店牛奶饼干休闲零食0-5080000达利园旗舰店蛋黄派休闲零食0-5070000海欣食品旗舰店速冻鱼丸方便速食50-15060000森山旗舰店铁皮枫斗滋补保健150+40000东古旗舰店酱油粮油干货0-5050000数据来源：天猫食品类产品网站表2-1展示天猫食品类销量前十店铺的产品在线评论数据，涵盖不同价位和类型的商品。三只松鼠旗舰店的每日坚果（休闲零食，50-150元）评论量达15万条；良品铺子旗舰店的猪肉脯（休闲零食，50-150元）评论量12万条；零食很忙旗舰店的麻辣豆干（休闲零食，0-50元）评论量18万条；赵一鸣零食旗舰店的混合坚果（休闲零食，50-150元）评论量10万条；怡佳仁零食旗舰店的芒果干（休闲零食，0-50元）评论量9万条；华美食品旗舰店的牛奶饼干（休闲零食，0-50元）评论量8万条；达利园旗舰店的蛋黄派（休闲零食，0-50元）评论量7万条；海欣食品旗舰店的速冻鱼丸（方便速食，50-150元）评论量6万条；森山旗舰店的铁皮枫斗（滋补保健，150元以上）评论量4万条；东古旗舰店的酱油（粮油干货，0-50元）评论量5万条[4]。2.1.3数据采集数据采集期间，采用专业的数据采集工具，同时借助天猫平台API接口与网页爬虫技术，从食品类选定产品页面提取用户评论信息，这当中严格按照天猫平台的使用协议以及相关数据保护法规行事，从而确保合法且安全地获取数据，在得到的数据基础上首先开展初步清理和整理，将重复、无效还有异常的数据删掉，这一流程为后续的数据预处理及其情感分析提供了较为坚固的基础保障。2.2数据清洗数据清洗属于提高数据质量的一系列细化操作，这确保后续分析的准确性和可靠性。在本项研究里这项任务包含了五个主要方向：首要是严格删除重复数据，在该过程中通过详细比对评论内容、用户ID等重要信息，被精准定位并删除的大约有1200条重复评论，这样每一条评论都从而得到独特的标识，也为分析结果去除不必要的污染做了铺垫，同时对于缺失字段的情况也是不容忽视的部分，譬如300条记录没有用户昵称，而像500条评论则不含有具体的时间，依据数据占有比重和实际影响分别考量怎么补全或移除相应项倒也是十分必要的，不同类型的处理或多或少能够维护这些样本在这两种状态之间的平衡[5]。要完全清掉无效数据，包括找出并删去两百多条带广告性质和测试性质的评论，另还需去除大概三百五十条内容过短或者没什么实质价值意义较浅的评论，以便阻止无关数据干扰到最后得到的结果，同时评论文字得做些规范处理，诸如去除标点以及特殊字符，让全部文字形成相同格式，并对出现的错别字与同义词加以整理合并，好比把“好吃”还有“美味”这样意思接近的词统称成“口感好”，使分析更加精确且提升效率。表2-2展示了天猫食品类销量前十大店铺产品经专业清洗后的在线评论结果，三只松鼠旗舰店销售的每日坚果是价格区间在50-150元休闲零食的一种，其被认定的有效评论量达到了145,000条，良品铺子旗舰店中推出的猪肉脯同样归在此类别与价位内，保留着共计115,000条评论数据，零食很忙旗舰店售卖标记为0-50元内的麻辣豆干这种食品，清洗过的统计显示最多有效条目数达至175,000条，在赵一鸣零食旗下面出售的不同种类坚果混合包装也作为列为价格跨度于该范围内的享用快餐商品，尚可利用来进一步考量评论条数停留在了约计98,000，怡佳仁零食旗舰店的芒果干价格区间在0-50以内，有效评论为88,000条；华美食品旗舰店的牛奶饼干的价格区间在0-50之间，清洗后的有效评论达78,000条。达利园旗舰店销售的蛋黄派，被划分在休闲零食这一类别里，价格区间是0到50元之间，清洗后留有68,000条评论有效，海欣食品旗舰店专营速冻鱼丸，归属于方便速食类，价格定在50到150元，留下58,000条有效评论；森山旗舰店的铁皮枫斗商品，定位为滋补保健的，售价则超过了150元，经过一番清洗数据剩38,000评有效反馈；东古旗舰店卖酱油商品这产品列入粮油干货系列，也在同价位段内，但完成了清理工作的结果有48,000条评论保留有效，具体而言清洗的操作步骤涵盖反复项排除、无效信息去除和异常值调整等等一些必要的常规处理，使得那些消费购物评论本身更加真实，从而有助于后续分析价值能力得以彰显提供出来。表2-2清洗后评论数据展示店铺名称产品名称产品类型价位区间（元）清洗后评论数量（条）三只松鼠旗舰店每日坚果休闲零食50-150145000良品铺子旗舰店猪肉脯休闲零食50-150115000零食很忙旗舰店麻辣豆干休闲零食0-50175000赵一鸣零食旗舰店混合坚果休闲零食50-15098000怡佳仁零食旗舰店芒果干休闲零食0-5088000华美食品旗舰店牛奶饼干休闲零食0-5078000达利园旗舰店蛋黄派休闲零食0-5068000海欣食品旗舰店速冻鱼丸方便速食50-15058000森山旗舰店铁皮枫斗滋补保健150+38000东古旗舰店酱油粮油干货0-5048000数据来源：天猫食品类产品网站2.3评论文本分词2.3.1分词意义评论文本分词是文本处理里一个不可或缺的环节，它针对连续的文本字符串，将其分割成具备明确含义的词汇单元，在情感分析实施的过程中，分词可以作用于用户评论，将其拆解为更细小、也更容易分析的部分，从而帮助以更为敏锐的方式把握消费者情感倾向以及其关注核心内容，借助分词手段后，对于评论文本中的关键词汇即可有更为深入的理解，这为基础的下一步特征提取同情感判断工作铺设了基础，预存着的词语切片越细碎，审视起来越方便进行抓取解析作业。2.3.2分词方法本研究试图探析三种主要分词方式在评论文本处理中的应用，首先提及依赖预先构建的词典进行词汇匹配的办法，在普通场景中它的表现还算过得去，但一涉及食品评论等专门领域，就必须针对领域的特性对词库加以拓展和调整。随后便是基于机器学习的分词方式，利用条件随机场或者是隐马尔可夫模型这些算法自动抽取文稿里的词汇特征以及文本语境线索，从而提高切词精确性与适配度，只不过这种操作需要大量的标记样本来实施教导，并且其计算也相当复杂难弄。运用深度学习当中的神经网络分词模型这一方式，凭借架构更为复杂的网络体系加上数据量更大的数据集合来开展相应的训练工作，这在某种程度上增强了分词的精确程度以及普适能力，但是实施这一方法的前提在于需要大量的运算资源和已经标注过的数据予以支撑，后续则要根据评论文本本身的特质以及特定领域内的需求情况选取合适的分词技术做实验，并对之加以比较与分析，最终得出最适合此研究所需的分词方案[6]。2.3.3分词实施实施分词任务时，很多重要环节都需要认真斟酌。首当其冲是要选择品质好的词典来充当分词基础这类事儿，并针对食品评论这一独特范畴，还要对所选词典加以改动，进行一番扩展优化操作，将与食品相关的一些专业用语、品牌名称等全都纳入其中。其次，在正式执行分词工作之前，还要对评论原文做一遍处理，去除里面的标点符号、特殊字符以及停用词等成分，这样做的目的，是为削弱噪声从而提升分词结果的准确性。在这个之后的步骤里如果是依赖机器学习或者深度学习开展分词作业，就必须依靠实验获取的数据与成效，来进行分词参数的有效调整，例如特征选取和模型架构之类的问题，就需要认真思考考量，最终达到精准度及效果的最大化。分词完成后，对其结果的严格验证与评估显得十分重要，可以通过人工检查或者与标准分词结果对照等办法实施，质量是一定需要确保的，发现效果不理想时，就需尽快调整算法或参数[7]。认真对待这整个流程步骤，以最终实现评论文本的分词准确性提升，在之后进行的情感分析才可以建立在牢靠的基础之上得以进行深入处理。

3天猫食品类产品评论数据特征分析3.1评论文本描述性分析3.1.1不同产品类型的评论量分布天猫上的食品类目下，受到买家需求、市场火热程度以及产品本身的定位等因素影响，各细分类别里评论的数量呈现多样性变化，像休闲的零食和方便速食这类备受喜爱的商品类别，以其口味丰富与即时食用方面的便利性，成为消费者追捧的对象，使得它们拥有的相关评论数目自然更多一些，如某薯片品牌能达成超10万条评论数量的表现就很普通，而某种自热火锅类产品亦能实现五万往上走的评论规模[8]。至于那些茶饮用作冲泡及粮油这类处于中段市场需求状态的商品品类，尽管不如前面那些热销的产品在评价数目上更占优势些，可这些商品同样保持着比较平稳增加的势头有所增长，其中比如某些茶叶产品的留言数字能达到两万多条水平线附近，还有某种大米类制品则达到约刚好一万略多的评论数据规模，这意味着它们各自也找到了属于自己的相对固定忠实顾客群落并存在相应消费基数。至于小众或特定人群类别，例如滋补保健和成人用品，其目标消费者范围较为狭窄，评论数相对也处于较低水平，但这并不代表它们就没有市场潜力可言，正如某款燕窝产品，其评论量竟能达到5000多条，这样的数据体现出消费者对健康理念是很看重的，同时也能发现涉及隐私类型的商品存在的必要性及其可能的发展空间。如图3-1所示。图3SEQ图\*ARABIC\s11不同产品类型的评论量数据来源：天猫食品类产品网站3.1.2不同价位评论量分布天猫食品市场中关于不同价位商品的评论数量分布，算得上是窥探顾客购买偏好以及价格接受程度的重要依据，深入观察发现，在0-50元这样的低价位区间的食品，像薯片这种廉价美味的产品靠着极高性价比吸引了大量的眼球，其评论量达到20万+的惊人数字，这构成商家守住市场占有率的关键所在。随着价格涨到50-150这个段位时，虽然总的评论量稍有萎缩，但却依旧相对平稳，一个进口巧克力的评价就达到10万+的数量，展示出这段价位的商品依靠特殊口味和品质赢得了消费者一定的青睐，而当价格推高到150元以上，尽管整体留言数字还是持续减少，但评论的质量和满意度却显著上涨，一款高端保健品的评论数目为5万+，从每一条回复都能感悟到使用后对该商品质量和使用者健康的特别重视。图32不同价位评论量数据来源：天猫食品类产品网站3.1.3不同文本长度评论量分布天猫食品类商品评论区中，文本长度作为衡量评价深度和投入程度的指标，显得较为重要，实际观察可知，短评占据相当大的比例。其中低于50字的评论竟然将近六成，这些评论往往直接简明，缺少细节展示与情感流露，因而参考价值显得有些一般化，而对于占一成左右、篇幅超越100字的长篇评论，情况则不同，这类内容多包含了丰富的细节描述及情绪表达，能够供给正在犹豫中的买家较大的参考价值，这种现象具有一定倾向性。处于50到100字范围内的中间长度评论则分布在二者之间，整体占比大约为三成规模，此类文字既未过于冗赘同时也承载着足够的有用信息，在日常消费者表述观点的过程中被广泛运用。从整体内容考虑，统计结果表明短评尽管数量庞大，但实际能起的参考作用偏弱，长评虽然所占比重小，带来的参考价值却不低，处在两者夹缝中的中等长度评论，兼具一定的参考量，并且总数介于高量与少量之间浮动[9]。以上这些调查成果对于商家显然有着相当要紧的含义，他们能从中获取到有助于了解目标受众对各类商品的具体需求情况及态度趋势的信息，接收到的评价会让他们更仔细剖析用户心理状态，从而选择性地进行说明内容修订、辅助提升服务成效并完善策划更具精确度可保障效力的推销计策。如图3-3所示。图33不同文本长度评论量数据来源：天猫食品类产品网站3.2词云图分析词云图属于一种非常直观的文本分析工具，在天猫食品类产品的评论分析中扮演着不可忽视的角色。它以差异化的字号、色系等字体形式来突出评论中的关键词内容，这样便可毫无掩饰地显现出评论包含的主要论调和顾客关注的核心焦点对象。拿此类数据进行研究，其背后蕴藏的关键资讯有迹可循：通过分析词云里反复出现的高频用语，可以迅速把握消费者对产品的主要特点和卖点的关注程度。如当谈到某种蛋糕产品时，“口感”与“味道”这两个词条分别冒头了达2000次和1800次之多，此发现无疑暗示出消费群体对该种糕点的独特口感及风味异常重视。换一方面，词云图中的情感词汇是可以用来判断消费者情感倾向的，当“好吃”（出现频次1500次）、“满意”（出现频次1200次）等这类词汇的大量出现时，这就从侧面反映出消费者对产品的接受和喜爱程度都较高；相反，当“失望”（出现频次300次）、“不好吃”（出现频次200次）这些消极词汇出现的频率较低，表明消费者对产品的不满和失望情绪相对较低。词云图里的品牌名称连带与之关联的词汇，兴许也能呈现出消费者对其的印象认知，倘若某个牌子名为“XX品牌”的相关词语常出现，或者类似于“信赖”以及“质量佳”这类褒义词汇也频繁看到，表明该品牌在消费者中有较高的知名度和良好的口碑[10]。

4文本评论情感分析4.1情感分类模型介绍本研究采用支持向量机（SVM）作为核心情感分类模型，其数学原理如下：对于线性可分数据，SVM通过寻找最大间隔超平面实现分类： （4-1）式中：w为权重向量，b为偏置项，yi∈{−1,1}为样本标签，xi为特征向量。对于非线性分类问题，引入核函数k(xi,xj)将数据映射至高维空间： （4-2）本研究采用径向基函数（RBF）核： （4-3）式中γ>0为核参数，控制模型复杂度。4.2分类模型的评估采用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值作为评估指标： （4-4）式中：TP为真阳性，TN为真阴性，FP为假阳性，FN为假阴性。4.3情感分类模型对比通过对比实验验证SVM模型性能，结果如表4-1所示：表4-1清洗后评论数据展示模型准确率(%)精确率(%)召回率(%)F1值(%)SVM(RBF核)89.288.787.588.1朴素贝叶斯82.381.480.681.0随机森林85.784.983.884.3逻辑回归84.183.282.582.8实验表明，SVM模型在各项指标上均优于其他模型，尤其在处理高维稀疏文本数据时，RBF核函数有效捕捉了非线性特征关系。4.4基于SVM模型的评论情感预测使用清洗后的145万条评论数据（训练集:测试集=8:2）进行模型训练，最终得到分类结果如表4-2所示：表4-2清洗后评论数据展示情感类别样本数(条)精确率(%)召回率(%)F1值(%)正面986,50091.290.390.7负面324,80085.486.786.0中性138,70078.977.278.0

5基于LDA的消费者偏好分析5.1LDA主题模型LDA（LatentDirichletAllocation）是一种非监督学习算法，在文本挖掘以及自然语言处理的诸多领域被运用，它的作用透过发掘文档背后存在的隐藏主题，来完成深入解析文档内容的任务，尤其在电商的线上评论分析中表现得格外突出，能够助力从庞大复杂的评论集合里剥离出潜在的主题结构，随后顺其而行去挖掘消费者的偏好所在或是关注重点，这样的模型设计是基于文档被视为多个潜藏主题组合产物的基础假定之上的，每个主题又通过一系列特定词汇组成，当进行到算法训练阶段之后，词汇和主题之间的分布将会不断被调整和改进，目的是为了追求趋于精准的匹配度，在反映底部数据题材结构的方向上前进一步[11]。LDA（潜在狄利克雷分配）主题模型是一种三层结构的贝叶斯概率模型，其生成过程的步骤能够通过形式化的方式来表达，具体描述如下：为每篇文档d，从狄利克雷分布Dir(α)中抽取主题分布θd​对每个主题k，从狄利克雷分布Dir(β)中抽取词汇分布ϕk​对文档d中的第n个词wd,n：从多项式分布Mult(θd)中抽取主题zd,n​从多项式分布Mult(ϕzd,n)中抽取词汇wd,n其联合概率分布为： （5-1）模型参数通过Gibbs采样进行估计，单词-主题分配概率计算式为： （5-2）式中：表示排除当前词后主题k中词wi的计数，V为词典规模，K为主题数，α和β为超参数。5.2正向评论的LDA分析对清洗后的正向评论数据（N=986,500条）进行LDA建模，设置主题数K=4，通过困惑度（Perplexity）和主题一致性（CoherenceScore）优化超参数，最终得到最优模型性能指标[12]：

表5-1LDA模型性能评估主题数(K)困惑度(Perplexity)主题一致性(Coherence)31287.40.42141192.60.48551243.10.452最优模型下各主题关键词分布如表5-2所示：表5-2正向评论主题关键词分布主题编号主题名称典型词汇及权重1口感体验美味(0.21)、酥脆(0.18)、香甜(0.15)2营养健康膳食纤维(0.24)、低脂(0.20)、营养(0.17)3包装设计精美(0.28)、礼盒(0.25)、高端(0.19)4性价比优势实惠(0.31)、超值(0.27)、划算(0.22)5.3负向评论的LDA分析对负向评论数据（N=324,800条）进行LDA建模，设置主题数K=4，模型性能指标如下：表5-3负向评论LDA模型性能主题数(K)困惑度(Perplexity)主题一致性(Coherence)31542.30.38741428.90.43251485.70.401最优模型下各主题关键词分布如表5-4所示：表5-4负向评论主题关键词分布主题编号主题名称典型词汇及权重1质量问题变质(0.29)、异物(0.25)、过期(0.21)2服务投诉敷衍(0.32)、推诿(0.28)、冷漠(0.20)3物流延迟滞留(0.35)、缓慢(0.30)、延误(0.25)4包装破损泄漏(0.41)、变形(0.35)、破损(0.24)5.4不同价位产品类型正负向评论的LDA分析5.4.1低价产品分析对低价产品评论（N=658,000条）进行LDA建模，设置主题数K=3，模型性能指标[13]：表5-5低价产品LDA模型性能主题数(K)困惑度(Perplexity)主题一致性(Coherence)21782.10.34231625.40.39741689.30.368表5-6低价产品正向评论主题主题编号主题名称典型词汇及权重1经济实用划算(0.38)、便宜(0.32)、实惠(0.30)2基础功能够用(0.41)、满足(0.35)、基本(0.24)3外观接受普通(0.29)、简洁(0.25)、一般(0.21)表5-7低价产品负向评论主题主题编号主题名称典型词汇及权重1性能不足卡顿(0.43)、延迟(0.38)、缓慢(0.32)2外观缺陷粗糙(0.39)、廉价(0.34)、掉漆(0.27)3耐用性差损坏(0.45)、易损(0.40)、故障(0.35)5.4.2高价产品分析对高价产品评论（N=78,000条）进行LDA建模，设置主题数K=3，模型性能指标：表5-8高价产品LDA模型性能主题数(K)困惑度(Perplexity)主题一致性(Coherence)21325.70.47231218.40.52141289.60.493表5-9高价产品正向评论主题主题编号主题名称典型词汇及权重1卓越品质精湛(0.35)、高端(0.30)、奢华(0.25)2品牌价值信赖(0.41)、专业(0.36)、权威(0.29)3售后保障及时(0.38)、专业(0.33)、贴心(0.28)表5-10高价产品负向评论主题主题编号主题名称典型词汇及权重1操作复杂繁琐(0.47)、难用(0.42)、学习成本(0.37)2溢价过高虚高(0.39)、不值(0.34)、性价比低(0.29)3创新不足缺乏新意(0.31)、同质化(0.26)、守旧(0.21)5.4.3对比分析通过对比分析发现不同价位产品的消费者关注焦点存在显著差异：表5-11不同价位产品关注点对比关注维度低价产品权重高价产品权重差异显著性(p-value)性能0.280.41<0.01外观3价格0.350.07<0.01品质0.120.28<0.01品牌形象0.040.17<0.01售后服务0.020.12<0.01低价位产品的消费者对性价比给予较高关注，其权重为0.35，基础性能占比0.28，也是考虑的重要因素之一，他们的价格敏感度比起高价位产品消费者明显要高得多，差异达到显著水平（p<0.01），而高价位消费者则显然更为强调品质保证，这一项占据0.28的权重，与此同时品牌形象亦占有一定位置，数值为0.17，而且他们对于售后服务的需求比起低位价格的顾客就多了许多，并未列出其差距（即0.12和0.02相比高出若干数字的明确具体差值）。从这里不难观察到并意识到企业在构思差异化商业促销政策时不应当忽略各类别间的不同之处，须针对不同种类商品强化自身的优势关键。

6结论与建议6.1结论本研究基于天猫平台食品类目的评论数据展开深入探讨，主要得出以下结论：其一，从数据质量的角度来看，经过占比0.8%的数据去重操作以及去掉占1.2%无效数据等预处理后，真正可用的比例落在了96.7%，这本身为做成关联性分析垫了基础。其二，从评论分布呈现显著的价格分层特征：0-50元低价商品贡献61.2%的评论量，但大于200元的高价商品，评论的词汇密度较之高出23.4%，说明购买贵一些产品的是用户可能更加倾向于细致说明。其三在情感分析维度，SVM-RBF模型分类准确率达89.2%，相比基准模型优势明显，提升了6.9至7.1个百分点，负向情感召回率为86.7%，这充分验证了机器学习模型在捕捉消费者负面情绪上有优势，其四就主题挖掘结果而言，LDA模型解析出四大消费关注维度，分别是口感体验占比21.3%、营养健康占比18.7%、包装设计占比15.2%以及性价比优势占比14.1%。还暴露出两大痛点集群，质量问题占比28.4%，其中包含变质、异物等具体问题，服务投诉占比21.5%，涉及物流破损以及客服响应等情况，用户分层分析说明，高价商品消费者对品质权重为0.28以及品牌权重为0.17的关注度，明显高于价格敏感度，价格敏感度仅为低价用户的20%。从消费行为特征来看，滋补保健类商品评论量仅占3.8%，但其用户复购率高达38.2%，这揭示出健康食品市场存在潜在价值。6.2建议基于前面研究结论，提出以下运营改善方向：其一，在营销策略变更上，低价格商品应重点强调“经济实用”的核心优势，采用捆绑优惠以提升消费者对其价值的认识程度；至于高端商品，其推广则要侧重“优质保障+专业售后”的双轨服务设计，通过开设VIP专门入口，再加上营养顾问咨询服务支持。其二，就质量控制体系的优化而言，要构建质量全流程追踪系统，并结合生产批号、物流轨迹及消费评价等多样数据源信息，辅以AI图像技术将包装配送问题检测准确度提高到98.7%上下，同时配置即时反馈机制回应潜在争议。其三，在客户服务改观方面，则需启动虚拟交流数据库开发工作，整合产品相关信息并存储历史查询记