摘要：论文选取15款TWS耳机型号，以“京东”自营店的在线评论作为数据来源，使用词库法对在线评论进行情感分析。基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型挖掘文本数据的潜在主题，论文参照Kano模型构建TWS耳机用户需求模型，从而有效识别出了TWS耳机的用户需求。并且，根据确定不同类型用户需求要素的重要程度，对TWS耳机产品的相关企业提出了合理的建议。

 

关键词：在线评论；无线耳机；情感分析；LDA模型；Kano模型

 

目 录

摘 要

Abstract

1绪论-1

1.1研究背景-1

1.2国内外研究综述-1

1.3研究目的及意义-3

1.3.1研究目的-3

1.3.2研究意义-3

1.4研究方法及分析框架-3

2相关技术及理论基础-5

2.1在线评论的内涵及特征-5

2.2用户需求的内涵及特征-5

2.3文本挖掘技术-5

2.4相关理论模型-6

2.4.1 LDA模型-6

2.4.2 Kano模型-6

3 TWS耳机用户在线评论数据的采集及处理-9

3.1数据采集-9

3.2数据预处理-10

3.2.1数据清洗-11

3.2.2数据去重与文本分词-11

4基于LDA模型的在线评论情感分析及主题识别-16

4.1在线评论情感分析-16

4.2 LDA主题聚类及可视化-18

4.3基于主题聚类的用户需求要素标准化-22

5基于Kano模型的用户需求分析-23

5.1用户需求要素的Kano转化-23

5.2构建TWS耳机用户需求模型-23

5.3基于TWS耳机用户需求模型的建议-24

6总结与展望-25

参 考 文 献-26

附    录-27

致    谢