基于用户评论的商品特征提取及特征价格研究

【目的】针对特征价格研究缺乏特征选取标准的现状,基于大规模用户评论,提出一种商品特征的挖掘与选取方法,对特征价格研究进行改进和延伸。【方法】提取用户评论的关键词,通过关键词聚类获取消费者显著偏好的商品特征,在此基础上建立特征价格模型反映特征价格。为验证模型的科学性和有效性,以广州在售新楼盘为例进行实证研究。【结果】基于用户评论挖掘出7个消费者显著偏好的楼盘特征,以此建立的模型拟合优度达0.760, DW统计量为2.013,楼盘有价特征的用户偏好度和价格影响力的相关系数达0.989。【局限】实验数据来源仅局限于房地产网站。【结论】相比已有研究,基于用户评论选取特征构建的模型在拟合优度上有一定提高,能够较准确地评估商品价格,有效避免特征之间的多重共线性问题,还能延伸探究消费者的偏好理性,给企业和消费者行为提供一定的指导依据。