基于文本聚類的在線零售商信譽(yù)維度研究.pdf

1、隨著零售電子商務(wù)的快速發(fā)展，在線信譽(yù)管理系統(tǒng)的研究越來越受到學(xué)者們的重視，目前一些簡單的在線信譽(yù)管理系統(tǒng)已成功地運(yùn)用于眾多C2C電子商務(wù)網(wǎng)站以及一些B2C購物代理網(wǎng)站，但是目前的在線信譽(yù)管理系統(tǒng)的維度設(shè)計(jì)還不夠完善，針對上述存在的問題，本次研究將從客戶評論的角度，采用文本挖掘的方法來研究B2C在線零售商的信譽(yù)維度，從而對目前主流的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的信譽(yù)維度進(jìn)行優(yōu)化。
　　 本次研究利用文本聚類技術(shù)對客戶文字評論進(jìn)行處理與研究，

2、主要可分為兩大部分，第一部分為文本轉(zhuǎn)換，它可以分為三個(gè)步驟：(1)文本集合的生成；(2)特征項(xiàng)集合的生成；(3)VSM數(shù)值矩陣的生成和優(yōu)化。通過這三步，我們可以將大量復(fù)雜的文檔轉(zhuǎn)換成可以被計(jì)算機(jī)直接處理的數(shù)值矩陣，為聚類分析奠定了基礎(chǔ)，其中，第二步和第三步是我們的研究重點(diǎn)，包括特征項(xiàng)選擇算法，權(quán)重函數(shù)的確定等方面的研究。第二部分為聚類分析與應(yīng)用，這一階段由兩步組成：(1)將生成的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行聚類分析，得出聚類結(jié)果。(2)對聚類結(jié)果進(jìn)行評

3、價(jià)檢驗(yàn)，并應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域。在聚類過程中，我們將采用層次聚類和k-means聚類相結(jié)合的方式，用層次聚類算法作為主要的聚類手段，而用k-means聚類算法進(jìn)行迭代檢驗(yàn)。在得出聚類結(jié)果之后，我們將進(jìn)行知識提取，并應(yīng)用到相關(guān)領(lǐng)域。
　　 通過本次研究我們可以發(fā)現(xiàn)聚類分析在電子商務(wù)中的應(yīng)用是可行的，并且具有很重要的意義。這是一種新的信譽(yù)維度確立方法，具有一定的科學(xué)性和合理性。除了確立在線零售商的信譽(yù)維度，我們在聚類過程中還可以發(fā)現(xiàn)不同客