亚马逊评论情绪分析与销售策略：基于VADER与AR模型的研究

本文主要探讨的是2020年美国大学生数学建模竞赛C题的一个获奖论文，标题为"狮身人面之谜：破解亚马逊评级和评论的秘密"。论文聚焦于大规模在线市场，尤其是亚马逊这样的电商平台，其价值在于通过客户对其商品的评分（1-5星）和文本评论进行情绪分析，以挖掘潜在的信息和洞察产品信誉。 首先，作者提出了一种新的混合模型——CE-VADER，专门针对评论中的情绪进行五分类（强积极、弱积极、中立、弱消极和强消极），这有助于更精细地理解消费者的情绪倾向。实验结果显示，这种模型与传统的五星评价体系有良好的关联性，能够有效整合文本和评级信息。 接着，论文构建了一个结合文本和评分的评估模型，通过筛选最具信息性的1%评论和评级，来评估产品的特性并制定销售策略。作者引入了“信誉”率的概念，借鉴微分方程模型来衡量产品的信誉，然后利用自回归（AR）模型进行时间序列预测，预测未来的产品表现，结果显示AR模型在验证集上的精度较高。 具体应用方面，通过对连续五星或一星评级序列比例的研究，论文发现这些序列与产品成功或失败之间存在相关性。通过分析词汇和描述符，论文揭示了它们与评分之间的联系，为制定针对性的销售策略提供了依据。 论文总结部分，作者不仅展示了其模型的准确性和鲁棒性，还提出了一些实际应用的销售策略建议，例如产品上市时机的选择和星级导向的定价调整。最后，论文提供了一个实例，即向阳光公司营销总监发送的信件，概述了研究结果和推荐的策略，以期对网络市场运营产生实际指导作用。 整个论文围绕数学建模的方法论，特别是在处理大规模文本数据和评分数据时的创新技术，以及如何将其应用于实际商业决策中，对于对电子商务、数据分析和销售策略感兴趣的读者具有很高的参考价值。有兴趣进一步学习和实践的同学可以关注作者提到的“科研交流”微信公众号，获取更多的课程资料和代码资源。