基于用户评论下的生鲜农产品优选排序

来源：江苏农业科学杂志2020年第第03期北京时间：

作者：王梓萌; 周亦鹏; 苏兵杰

单位：1.北京工商大学计算机与信息工程学院，北京100048；2.农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室，北京100048；3.食品安全大数据技术北京市重点实验室，北京100048

摘要：现如今电商市场竞争激烈，众多小型垂直类生鲜电商紧紧围绕在京东商城和天猫超市这两大平台上。用户评论铺天盖地，如何减少消费者搜索和筛选的时间成本显得尤为重要。对于生鲜农产品来说，物流服务满意度是关键因素。以京东商城和天猫超市两大综合类电商平台的生鲜商品为例，采集大量的用户评论，从数据中获取物流服务满意度影响因素进行相关度分析并最终得出6个因素，采用机器学习的方法对大量标注文本进行模型训练，通过训练的模型识别待分类文本的情感倾向，建立基于物流服务满意度的商品排序方法，进一步提出威尔逊置信区间的方法修正物流服务满意度用于评论数量分布不均的情形，最后对这2种算法的应用场景作出分析介绍和对比，使商品排序过程中不仅考虑到商品的物流服务满意度，同时也引入评论数量，通过不同的需求和数据情况生成最符合用户期待的排序结果。

关键词：电子商务;生鲜农产品;服务满意度;用户评论;情感分析;排序算法