电商评论分析：EWMA与RNTN在产品评价中的应用

"基于EWMA和RNTN的电商评论分析研究与应用1" 这篇毕业设计主要探讨了在电商评论分析中的应用，特别是针对阳光公司在亚马逊网站上三种产品的用户评论。研究的目标是通过文本分析提取产品关键特征，了解影响在线市场成功的因素以及声誉变化趋势。作者采用了多种统计和机器学习方法来构建模型，包括多元线性回归模型、移动加权平均（EWMA）方法、逻辑回归、皮尔逊相关系数和递归神经张量网络（RNTN）。 首先，多元线性回归模型被用来探索不同产品特性与用户评价之间的关系，帮助理解哪些特性对产品成功至关重要。这种模型能够量化各因素的影响力，揭示出哪些特征对用户满意度的影响最大。 接着，EWMA模型被用来监测产品的声誉趋势。这种统计方法通过赋予最近数据点更高的权重，能快速反应声誉的变化，对于实时监控产品表现非常有用。它有助于企业及时识别消费者反馈的负面变化，以便采取相应措施改善。 此外，研究还运用了logistic回归构建函数模型，以预测产品的成功概率。这个模型可以估计特定评论导致产品成功或失败的可能性，帮助企业更准确地评估市场策略的效果。 在情感分析方面，RNTN模型被用于将评论分为五个情绪类别：非常消极、消极、中立、积极和非常积极。这是一种深度学习方法，能够捕捉到文本中的复杂语义结构，提高分类的准确性。通过这种方式，企业可以更好地理解消费者的总体情绪，从而优化产品和服务。 最后，皮尔逊相关系数用于分析评论的情感得分与其他变量（如销售量、评分等）之间的关系，这有助于确定正面或负面评价是否直接影响产品性能。 这项研究展示了如何结合传统统计方法和现代机器学习技术来挖掘电商评论数据的潜在价值，为电商企业和市场分析师提供了有力的工具，以提升产品管理、客户满意度和整体业务绩效。同时，毕业设计强调了学术诚信的重要性，承诺所有研究内容真实可靠，遵循学术规范。