基于文本情感分析的共享单车用户满意度研究

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随着互联网的发展,网络口碑以用户评论真实客观的优点逐渐替代了传统的口碑,本文利用文本挖掘的方法研究用户满意度.首先,利用LDA模型建立用户满意度结构模型;然后,基于依存句法抽取语句情感标签,将HowNet情感词典与语义相似度算法相结合来识别语句情感倾向;最后,利用模糊综合评价法分析用户满意度.以摩拜为例,研究表明:从整体看,"摩拜"单车的用户满意度较高.但是,单车所需支付押金高、押金退还不及时,故障车多、软件定位精确度低等现象影响"摩拜"用户满意度的提升.
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