典型文献
数据驱动下基于语义相似性的产品需求识别研究
文献摘要：
[目的/意义]为了实现从非结构化的在线评论中有效提取用户需求,文章提出了数据驱动下产品需求识别的方法.[方法/过程]利用Word2vec表示学习方法,获取评论文本内容的语义向量表示;结合K-means算法和LSA模型实现评论文本聚类,识别产品需求主题;在此基础上,通过网络分析方法探索需求主题间的关联关系.以华为手机的评论数据为例进行方法验证.[结果/结论]结果表明,基于语义的文本特征可以取得较好的聚类效果,与传统方法相比,CH指标和SC指标均得到显著提高,验证了该方法的有效性.研究方法和结果能够为企业产品创新和运营决策提供一定参考.[局限]样本数据集规模不够,缺少跨平台实验计算和比较.
文献关键词：
数据驱动;在线评论;语义相似性;产品需求识别;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
李贺;谷莹;刘嘉宇
作者机构：
吉林大学管理学院,吉林 长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]李贺;谷莹;刘嘉宇-.数据驱动下基于语义相似性的产品需求识别研究)[J].情报理论与实践,2022(05):99-106
A类：
产品需求识别
B类：
语义相似性,非结构化,在线评论,有效提取,取用,用户需求,Word2vec,表示学习方法,评论文本,文本内容,向量表示,means,LSA,模型实现,文本聚类,需求主题,网络分析方法,方法探索,关联关系,华为手机,评论数据,方法验证,文本特征,CH,SC,企业产品,产品创新,运营决策,样本数据集,跨平台
AB值：
0.403297
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