典型文献
供应链视角下基于在线评论的服装产品用户需求研究
文献摘要：
由于在线评论数据信息量过载问题突出,因此对服装产品在线评论数据进行研究,通过在线评论挖掘用户需求,帮助服装供应链中的企业更好地改进产品及服务,提高用户满意度.首先采用LDA主题聚类挖掘在线评论中的用户需求,随后根据Kano模型对挖掘得到的用户需求进行分类及排序,得到供应链企业改进用户需求的优先顺序.研究表明,用户需求改进的先后顺序分别为设计款式、原材料质量、面料舒适度、做工精细度、售后服务、包装完好性、性价比、物流速度、发货时间、促销活动、产品价格、产品品牌、时尚性、物流公司.
文献关键词：
在线评论;用户需求;服装供应链;LDA主题聚类;Kano模型
中图分类号：
作者姓名：
祝锡永;王琴钗
作者机构：
浙江理工大学 经济管理学院,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]祝锡永;王琴钗-.供应链视角下基于在线评论的服装产品用户需求研究)[J].物流工程与管理,2022(11):35-37,44
A类：
B类：
供应链视角,服装产品,用户需求,需求研究,评论数据,信息量过载,过载问题,在线评论挖掘,服装供应链,用户满意度,LDA,主题聚类,聚类挖掘,Kano,供应链企业,进用,优先顺序,先后顺序,款式,原材料质量,面料,做工,精细度,售后服务,装完,完好性,性价比,发货,促销活动,产品价格,产品品牌,时尚性,物流公司
AB值：
0.430269
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