摘要:隨著信息技術(shù),、包裝和物流技術(shù)的快速發(fā)展,,包括農(nóng)產(chǎn)品在內(nèi)的電商產(chǎn)品范圍和規(guī)模越來越大,同時(shí),,網(wǎng)上購(gòu)物在線評(píng)論數(shù)據(jù)也呈指數(shù)級(jí)增加,。在線評(píng)論成為關(guān)注的熱點(diǎn)。以京東電商平臺(tái)為例,,挖掘雞蛋消費(fèi)在線評(píng)論文本,,深入分析消費(fèi)者雞蛋消費(fèi)情感傾向,提出了一種結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域情感詞典(Domain sentimental lexicon with machine learning,,DSLML)分類方法,,該方法通過情感傾向逐點(diǎn)互信息(Semantic orientation pointwise mutual information,,SO-PMI)方法構(gòu)建領(lǐng)域情感詞典,并選擇機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為情感分類器,,實(shí)現(xiàn)對(duì)雞蛋在線評(píng)論的情感傾向分類,;然后構(gòu)建LDA主題模型挖掘出雞蛋評(píng)論中的正、負(fù)向主題,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,與單獨(dú)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和領(lǐng)域情感詞典(Domain sentimental lexicon,,DSL)相比,,DSLML分類模型在文本情感傾向分類中的各指標(biāo)均有所提升;主題挖掘結(jié)果表明,,消費(fèi)者最為關(guān)心的是雞蛋品質(zhì)和包裝,。本研究結(jié)論可以為雞蛋電商經(jīng)營(yíng)者有針對(duì)性提升經(jīng)營(yíng)策略、提高服務(wù)質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐,。