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E-CommerceLetters电子商务评论,2025,14(3),754-766
PublishedOnlineMarch2025inHans./journal/ecl
/10.12677/ecl.2025.143765
基于在线评论的用户需求识别及共现分析
——以新能源汽车为例
王国亚
贵州大学管理学院，贵州贵阳
收稿日期：2025年2月12日；录用日期：2025年2月27日；发布日期：2025年3月19日
摘要
为了从非结构化的新能源汽车用户在线评论中获取用户需求和偏好，本文基于RoBerta进行词嵌入，利
用文本切分策略将多产品属性评论文本切分，并利用CNN-LSTM模型实现评论文本分类，再通过PLSA主
题模型获取用户需求主题并结合关键词进行需求分析；最后通过网络分析方法揭示需求主题间的关联关
系。结果显示，基于语义相似性和切分策略的文本分类方法在分类任务中表现较好，研究结果能够为企
业改进产品设计、优化用户体验和制定营销策略提供一定参考。
关键词
用户需求识别，新能源汽车，在线评论，语义切分策略，语义相似性
UserDemandIdentificationand
Co-OccurrenceAnalysisBased
onOnlineComments
—TakingNewEnergyVehiclesasanExample
GuoyaWang
SchoolofManagement,GuizhouUniversity,GuiyangGuizhou
ththth
Received:Feb.12,2025;accepted:Feb.27,2025;published:Mar.19,2025
Abstract
Inordertoextractuserdemandandpreferencesfromunstructuredonlinereviewsofnewenergy
vehicles,thispaperemploystheRoBertawordembeddingmodel,utilizestextsegmentationstrategies
文章引用:王国亚.基于在线评论的用户需求识别及共现分析[J].电子商务评论,2025,14(3):754-766.
DOI:10.12677/ecl.2025.143765
王国亚
tosplitmulti-productattributereviewtexts,andimplementsreviewtextclassificationwiththe
CNN-LSTMmodel.Then,itobtainsuserdemandthemesthroughthePLSAtopicmodelandconducts
demandanalysisbycombiningkeywords.Finally,theassociationbetweendemandthemesisre-
vealedthroughnetworkanalysismethods.Theresultsindicatethatthetextclassificationmethod
basedonsemanticsimilarityandsegmentationstrategiesperformswellinclassificationtasks.The
researchfindingscanprovidereferencesforenterprisestoimproveprodu
初级会计持证人
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