电商平台家电评论分析：挖掘消费者需求与产品优劣势

"这篇文档是第三届‘泰迪杯’全国大学生数据挖掘竞赛的优秀作品，由暨南大学的邓伟雄、童雪玉、黄国南创作，指导教师为张元标。作品聚焦于电商平台家电设备消费者的评论数据，通过数据挖掘技术分析消费者需求和产品特性。" 这篇研究报告主要涉及以下几个关键知识点： 1. **数据挖掘**：数据挖掘是通过应用复杂算法和统计方法从大量数据中提取有用信息的过程。在这个项目中，数据挖掘被用来理解消费者在电商平台上的评论，以揭示消费者需求、产品优劣和购买行为模式。 2. **垃圾评论识别**：为了确保分析的有效性，研究首先需要识别和去除垃圾评论，包括无关信息、水军评论和系统默认好评。这通常涉及到设定特定的分类规则来过滤这些非有效数据。 3. **文本情感分析**：采用了半监督的深层学习模型RAE（Recursive Autoencoder）和词向量（word2vec）技术，对评论进行情感极性分析。尽管最初尝试的RAE模型在实际应用中遇到困难，但最终采用了基于RAE的SVM（Support Vector Machine）模型，对评论进行情感分类，达到85%的准确率。 4. **产品优劣势分析**：情感分析的结果用于确定产品的优点和缺点。然而，由于消极评论的数量较少，研究者转而使用用户关注度分析，通过统计产品属性下的用户满意度来确定产品的优势和劣势。 5. **用户购买行为挖掘**：研究者通过爬虫技术获取特定关键词的日搜索量、搜索人群的年龄、性别和消费能力等信息，以此洞察主要消费群体及其关注点，从而理解用户购买行为。 6. **词向量技术**：使用word2vec工具对评论进行训练，生成词向量，这是进行情感分析的基础，帮助模型理解词汇的语义关系。 7. **SVM模型**：在情感极性分析中，SVM是一种有效的分类工具，它能在监督学习框架下对评论进行积极或消极的分类。 8. **递归自编码模型（RAE）**：这是一种深度学习模型，用于文本的表示学习，能够捕捉到文本的层次结构信息。 该研究展示了如何结合多种数据挖掘技术和机器学习方法，从电商平台的海量评论数据中抽取出有价值的信息，为企业提供产品改进和市场策略的参考。