2023年国际高校数学建模竞赛A题 购物评论的数据分析

随着在线购物的兴起，消费者经常在电商平台上购物。一条积极的评价可以带来平均20次新的购买，而一条消极的评价可能会使千名潜在的买家打退堂鼓。从消费者的角度来看，电商平台提供了详细的产品介绍和完整的评价系统。消费者在购买产品之前经常面临信息过多和选择过多的问题。因此，在购买前翻阅买家评论是最直观的决策因素之一。

从品牌商家的角度来看，电商评论通常具有以下功能：确认消费者关注是否与产品销售点一致；了解用户对定价、促销和直播的敏感性；发现产品质量、客户服务、物流等问题；辨别品牌宣称、用户期望和实际情况之间的差异；探索消费者偏好的差异，并研究用户聚类偏好；还原客户故事，分析他们的购买场景、决策因素、使用方法等；通过评估竞争对手的电商产品和比较市场空间，旨在制定更适合的市场策略，基于优势和劣势。目前，大数据、人工智能和自然语言处理（NLP）技术变得更加成熟，尤其在电商领域，人工智能可以帮助企业分析和挖掘实际消费者的文本数据价值（如电商评论、客户服务聊天、社交观点等），并以直观的可视化形式实现消费者洞察的数字化升级。基于深度学习的自然语言处理（NLP）可以对客户体验反馈数据（评论文本）进行关键词提取、典型意见挖掘和情感导向分析（积极、消极、中性）。 附件包括几个产品的评论数量、评分结果和评论内容。请使用附件中的相关数据进行数据统计和分析，并回答以下问题：

 问题1：请建立一个用于商品评论文本分析的数学模型，统计评论中词语的频率，使用附件I和附件II中的评论绘制词云图，并进行数据和信息的可视化和分析。

具体的源代码如下，完整文档见文末！

建立用于商品评论文本分析的数学模型。首先，我们将进行以下步骤：

1. 数据预处理：对附件I和附件II中的评论进行文本预处理，包括去除特殊字符、标点符号、停用词等，并将文本转换为小写，以便后续统计分析。

1. 统计词频：对预处理后的评论文本，统计每个词语出现的频率。

3.绘制词云图：根据词频数据，绘制词云图，以便直观地观察哪些词语在评论中出现频率较高。

 

 

 

 

问题2：请建立一个用于商品评论语义分析的数学模型，从评论中提取关键词，分别预测附件III和附件IV对应的商品名称，并对预测结果进行数据和信息的可视化和分析

具体的源代码如下，完整文档见文末！

1. 数据预处理：首先，需要对附件III和附件IV中的商品评论数据进行预处理。包括文本清洗、分词、去除停用词、词干化等处理，以便于后续的语义分析。

1. 关键词提取：使用文本挖掘技术，例如TF-IDF等方法，从评论中提取关键词。

1. 商品名称预测模型：建立一个机器学习模型，以提取的关键词作为特征，对评论进行情感分类或商品名称预测。模型可以采用传统机器学习算法（如支持向量机）。

 

4.数据可视化和分析：对预测结果进行数据可视化和分析，可以绘制混淆矩阵。

问题3：请建立一个用于产品评论情感分析的数学模型，从评论中提取关键词，预测附件V和附件VI中的产品评分，并将结果与实际评分进行比较和分析。

产品评论情感分析是一种文本分类问题，我们可以使用机器学习算法来建立一个情感分析模型。为了进行情感分析，我们将按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：将评论文本进行清洗，去除标点符号、特殊字符、停用词等，以便更好地提取关键词和特征。

1. 特征提取：使用文本向量化技术（如TF-IDF或词嵌入）将评论文本转换成数值特征，以便让机器学习算法进行处理。

 

1. 构建情感分类模型：选择适当的机器学习算法（如随机森林）来训练情感分类模型。

 

1. 模型评估：

 

 

 问题4：请建立几个评估标准，如何确定产品评论是由消费者还是机器生成的？并验证您的评估标准。最后，基于您的模型结果，写一封信给客户，提出您对在线购物的建议。

具体的源代码如下，完整文档见文末！

为了确定产品评论是由消费者还是机器生成的，可以建立以下评估标准：

1. 自然语言表达：真实的消费者评论通常包含自然语言表达，具有人类情感和情绪。反之，机器生成的评论可能会显得过于规范、机械或缺乏情感。

 

1. 上下文相关性：真实的消费者评论通常会与产品的特定特点或购买体验相关，而机器生成的评论可能会比较通用，无法准确地反映产品的具体情况。

提取评论中的关键词，判断关键词是否与产品的特定特点或购买体验相关

 

1. 时间分布：真实的消费者评论通常会随着时间的推移呈现分布，而机器生成的评论可能会在短时间内集中出现。

统计评论的时间分布，查看是否存在短时间内大量评论的情况，这可能是机器生成评论的迹象。

 

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