关键词：情感分类;;jieba分词;;结构方程;;满意度
摘 要：随着互联网的快速发展,汽车门户网站、微博、论坛、汽车媒体频道等不仅可以为消费者提供着最新最全面的汽车资讯,同时还为汽车爱好者或车主开辟了多种多样的网上交流平台,使得消费大众在浏览信息的同时还可以自主发表评论,海量的评论也由此散布在各个平台中。而且,针对汽车的第三方评测机构也随之出现且影响着消费者的消费行为和心理,通过定时发布报告、研究结果等形式向大众散播着不同品牌不同款式的汽车信息,这些评测公司都有自己的一套评测体系,却使得消费大众内心没有唯一衡量标准。本文正是在这样的环境下开始研究的,通过大数据文本分析技术为消费者或企业提供一个以消费者为主体的品牌汽车评分体系,使得汽车爱好者或汽车购买者在做出选择时不再徘徊于各个评测机构或其他网络平台上,从而提高选择的效率,更多的体验新车带来的舒适感。该体系最终反映的是消费者/车主在汽车各个方面的量化评价值,汽车企业可依据该评测结果了解掌握消费者/车主对于其产品的消费态度和消费倾向,从而调整生产经营模式或方向,向消费大众靠拢。首先,对汽车门户网站、微博、论坛、汽车媒体频道等平台上公开的有关于消费者/用户对汽车所发表的评论信息采用网络爬虫技术进行收集。接着,将获取到的非结构化文本数据结合jieba分词工具和情感分类方法,依据设定的指标变量从文本化数据转换成可以进行建模的结构化数据。然后,结合经验知识、查阅文献资料等方式设定适用于本文的评测体系,并结合结构方程模型中对显隐变量的研究方法,最终给出所研究汽车品牌在各个隐变量指标上的综合评分,该评分反映出品牌汽车在各个指标变量上的消费者满意度值,从而为汽车消费者在购买汽车时在各个方面进行参考,同时也为汽车企业提供消费者的信息反馈及全面提升不同品牌不同车型汽车消费者满意度值,明确其经营方向和经营理念。
内 容：原文可通过湖北省科技信息共享服务平台（http://www.hbstl.org.cn)获取