基于机器学习的富硒茶评论文本消费者满意度感知研究

来源：湖北农业科学杂志2022年第1期北京时间：

作者：王涛, 刘星亮, 王泓淇, 于志军

单位：安康学院电子与信息工程学院,陕西 安康 725000

摘要：为探究农产品消费者在线评论数据对消费者满意度决策的重要影响,选取具有体验性的富硒茶作为研究对象,使用机器学习分类算法对富硒茶评论文本进行情感分类,使用TF-IDF和LDA模型进行文本特征词与主题可视化挖掘,识别消费者对富硒茶的满意度影响因素。研究发现,消费满意度主要体现在对产品的信任感知、营销感知、质量感知、物流服务和价格感知5大因素,质量感知与信任感知是影响消费者满意度差评的主要因素。通过机器学习与数据挖掘识别出富硒茶不同维度的消费者满意度的指标,为企业和政府提供营销决策参考,对推动区域特色农产品富硒茶品牌建设与产业发展提供参考价值。

关键词：机器学习,情感分类,LDA,TF-IDF,满意度感知

基金资助：安康市科学技术研究发展计划项目（AK2019NY-10）; 安康学院校级项目（2019AYQJ02）; 大学生创新创业训练计划项目省级项目（S202111397034）; 安康学院科研创新发展基金项目（2021DKYCJ01）