植基部落格之資料探勘模式以探索顧客需求

［摘 要］由于部落格（Blogs）的普及，導致愈來愈多的企業(yè)希望能從大量的使用者文章中擷取出有用的信息，從中了解消費者需求及市場導向，以幫助企業(yè)改善商品及服務質(zhì)量，抑或評估企業(yè)本身或同業(yè)競爭者的優(yōu)劣勢。本研究針對部落格中的產(chǎn)品使用心得，提出一套FAIR 模塊，希望藉由該模塊得以達到在短時間內(nèi)有效地分析產(chǎn)品評價，以利于企業(yè)或消費者在掌握商品重點特色及整體評價時，能避免閱讀大量文章的時間耗費并無從理出頭緒的情形。FAIR 模塊為模糊自適應共振理論（Fuzzy ART）結合隱含語意索引（LSI）的特性，將文章集予以分群并從中擷取出代表性關鍵詞，以達到信息檢索的目的，最終再通過關聯(lián)法則（AR）提升關鍵詞的解釋性。通過FAIR模塊所擷取出來的消費者心聲，我們更進一步地應用于質(zhì)量機能展開，將顧客需求轉(zhuǎn)化為技術需求，以分別了解產(chǎn)品本身或同業(yè)之間的競爭力，使企業(yè)充分掌握顧客需求，并提升產(chǎn)品設計之適用性。最后，我們以美容保養(yǎng)品之部落格文章作為實驗對象，以說明并驗證所提出的FAIR 模塊之效力。

［關鍵詞］信息檢索；模糊自適應共振理論類神經(jīng)網(wǎng)絡；隱含語意索引；關聯(lián)法則；質(zhì)量機能展開

doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2009.15.010

［中圖分類號］TP391［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2009）15-0031-05

1 前 言

部落格（Blogs）已成為時下流行的信息交流媒介之一，其普遍性可根據(jù)Technorati于2008年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全球網(wǎng)絡的部落格讀者已達1.889億人之多，其成長的速度由2002年開始，平均每天至少有900 000篇新文章被發(fā)布。使用者可藉由部落格撰寫文章，為自己的生活做記錄，亦可分享本身經(jīng)驗及對事物的評價和觀感［1］。……