基于評論信息的淘寶服裝類評分體系優化

車丹丹+楊欣怡

【摘要】電商行業正在蓬勃發展，人們越來越多地通過網絡來購物，而淘寶網現有評價體系雖然有著簡單明了，操作統計簡便的特征，但是面對淘寶網巨大的交易量和復雜的交易情況，現有的信用評價體系已經不足以客觀公正的評價交易雙方的真實情況和意愿，而網購評價行為是電子口碑傳播的一種方式，蘊含著消費者的網購目標導向及其行為反應特征，本文使用文本挖掘法，構建出了一個基于文本挖掘的二層評論指標體系（D-B-U-Q信用評論體系）并分別計算出了各項一級指標和二級指標的權重，其中商品細節、用戶體驗等為一級指標，商品色差、商品質量等14項為二級指標。再通過語義網絡分析對模型進行改進，最后發放問卷統計數據對模型進證。【關鍵詞】評價體系；文本挖掘；評論信息

1課題背景

淘寶網評分存在的問題

1.1評價過于簡單

雖然淘寶的店鋪評分規則已經考慮到了這點，規定了主要的評價內容和劃分滿意度，但是每一項指標具體代表的意思不夠詳細，所以直接進行評價會喪失掉一部分有用信息。

1.2評分體系不夠科學

對于不同種類的商品，每一項指標反映信息的重要程度是有區別的，而目前的評分體系直接對四項指標得分簡單加總，而沒有權重之分，這對于商品的評價具有一定的不客觀性。

2建立模型

2.1初步建立評價體系

研究表明，評論信息可以從一個側面表達出購物者在網上購物過程中所關注的因素，且關鍵詞提及數越多，表明購物者對其關注度越高，而這些評論信息反過來又會作用于其他購物者的購買決策，所以，本文利用評論信息中高頻詞提及數做指標的權重比，如下表1所示。

在此基礎之上，將這14個指標劃分為商品細節，用戶體驗，服務態度，交貨質量等4個指標。并將其編碼為A1-A4，將第二層指標劃編碼為B1-B14于是我們就構建好了二級指標體系。指標體系構建好后，我們首先計算每個二級指標所占的權重，例如與商品色差有關的詞頻比所有的與商品細節有關的詞頻就得到了商品色差這一指標所占商品細節的權重。以此類推得到所有二級指標占它所對應一級指標的權重。而一級指標，我們計算商品細節占全部詞語的百分比就得到它所占的權重。

根據分析的結果，我們將A1、A2、A3、A4歸為第一類指標，將B1、B2、B3、134、B5、B6、B7、B8、B9、B10、B11、B12、B13、B14歸為第二類指標。構建出了一個基于文本挖掘的二層評論指標體系（D-B-U-Q）

2.2評價體系解釋

如圖2所示，該模型具體解釋如下所示：

商品細節，即Details of the product，，商品細節是買家最重視的環節，商品本身如果不好，買家基本上不會買賬。商品細節由商品色差，商品真偽和商品質量組成。

用戶體驗，即User experience，用戶體驗直接關系到用戶的忠誠，好的用戶體驗會增加用戶忠誠。用戶體驗則由價格體驗，美學體驗，知覺體驗，驚喜體驗，比較體驗和享樂體驗組成。

商家態度，即Business attitudes，商家態度在一定程度上會影響買家的選擇，好的態度能夠更好的吸引網購者。商家態度由回復速度，熱情耐心負責組成。

交貨質量，即Quality of delivery，交貨質量也是不可忽視的一個環節，由包裝完好，及時發貨，售后服務組成。

2.3體系檢驗

為了對模型中商品細節、用戶體驗、商家態度和交貨質量等各項指標權重的合理性進行判定，本文最后通過問卷星發放問卷進行調查，共收回有效問卷96份，通過問卷調查可以較為粗略對模型進行檢驗，檢驗結果顯示模型良好。

3結論

構建淘寶信用評價體系，一套良好的信用評價體系是保證經濟穩定運行的基礎，它通過科學的統計方法和管理方法，以合法有效的信息為評價基礎，促進電子商務領域的完善與發展，保障電子商務領域秩序穩定。交易完成后，不同的交易方對于同種交易有不同的感受，現有評論體系不夠真實客觀地反映買家的真實用戶體驗，本文通過數據分析與可視化分析對于淘寶網站中的用戶評論的語義進行深入分析，我們得到了D-B-U-Q模型。