【摘 要】
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在经济新常态下,数字化转型、客户行为和业务调整都在迎来巨大变化。在这个时代,了解客户需求对于业务调整变得非常重要。然而,这种变化对企业的业务存在两种截然相反的影响:一方面,如果企业能够积极调整和改进自身的缺点,及时满足客户的需求,企业的业务将实现跨越式增长同时也将获得丰厚的利润;相反,如果企业不能及时地理解客户的需求,企业就很可能错失良机甚至最终破产。如今,很多人不仅使用社交媒体和在线购物,还会在
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在经济新常态下,数字化转型、客户行为和业务调整都在迎来巨大变化。在这个时代,了解客户需求对于业务调整变得非常重要。然而,这种变化对企业的业务存在两种截然相反的影响:一方面,如果企业能够积极调整和改进自身的缺点,及时满足客户的需求,企业的业务将实现跨越式增长同时也将获得丰厚的利润;相反,如果企业不能及时地理解客户的需求,企业就很可能错失良机甚至最终破产。如今,很多人不仅使用社交媒体和在线购物,还会在互联网上查看各种产品或服务。社交媒体上的海量文本和评论包含有多种建议,例如对企业产品的抱怨、欣赏或者建议。本文主要研究互联网上的大数据,尤其是建议挖掘。本文认为,如果企业能够更快地获得客户的建议,即使世界经济增速仍然放缓,企业仍然可以生存下来并且持续增长。而利用信息技术可以帮助减少人力资源、费用和时间的消耗。本研究对建议挖掘方法进行了研究,并把建议挖掘任务分为两个子任务:（1）建议分类（2）建议类型分类。本文收集了2,561句客户评论构建了建议挖掘数据集,并在此数据集上比较了决策树（Decision tree）、朴素贝叶斯（Na（?）ve Bayes）和支持向量机（Support Vector Machine）等方法。实验结果表明基于多项式核的支持向量机（SVM with Polynomial Kernel）取得了最好的效果,准确率、召回率和F-Measure分别等于85.75%、93.62%和89.51%。对于建议类型分类,本文使用宏平均作为评价指标,其精确率和召回分别为94.94%和94.94%。实验结果表明,我们的建议挖掘方法对于建议句子分类效果良好,从而可以减少阅读客户评论的时间消耗。
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