基于文本挖掘解析手機(jī)商品評(píng)論：價(jià)格維度下的特征洞察與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義在數(shù)字化時(shí)代，電子商務(wù)的迅猛發(fā)展深刻改變了人們的購(gòu)物方式。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第51次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2022年12月，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)8.45億，占網(wǎng)民比例80.0%。手機(jī)作為一種高度普及且更新?lián)Q代迅速的電子產(chǎn)品，在電商平臺(tái)上的銷售數(shù)據(jù)和用戶評(píng)論數(shù)量呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。例如，在某大型電商平臺(tái)上，熱門手機(jī)型號(hào)的評(píng)論量可達(dá)數(shù)十萬條甚至更多。消費(fèi)者在購(gòu)買手機(jī)時(shí)，往往希望通過查看其他用戶的評(píng)論來了解產(chǎn)品的真實(shí)性能、質(zhì)量、使用體驗(yàn)等信息，從而做出更明智的購(gòu)買決策。然而，海量的手機(jī)商品評(píng)論信息帶來了信息過載的問題。消費(fèi)者在瀏覽評(píng)論時(shí)，需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力去篩選、分析和理解這些信息，且不同價(jià)位的手機(jī)產(chǎn)品評(píng)論相互交織，使得消費(fèi)者難以快速準(zhǔn)確地判斷出不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)的差異性和特點(diǎn)。商家也面臨著從海量評(píng)論中提取有價(jià)值信息的挑戰(zhàn)。他們需要了解消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格段手機(jī)的需求、關(guān)注點(diǎn)、滿意度以及不滿之處，以便優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、改進(jìn)營(yíng)銷策略、提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)水平，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。通過文本挖掘技術(shù)對(duì)手機(jī)商品評(píng)論進(jìn)行基于價(jià)格分類的分析，能夠?qū)⒑Ａ康脑u(píng)論數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息。對(duì)于消費(fèi)者而言，可以幫助他們更高效地獲取不同價(jià)格手機(jī)的關(guān)鍵信息，了解各價(jià)位手機(jī)的優(yōu)缺點(diǎn)，從而更精準(zhǔn)地選擇符合自己需求和預(yù)算的產(chǎn)品，提高購(gòu)買決策的準(zhǔn)確性和滿意度。對(duì)于商家來說，能夠深入了解消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格段手機(jī)的需求偏好和反饋意見，為產(chǎn)品研發(fā)、定價(jià)策略、市場(chǎng)推廣等提供有力的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)而提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)效益。此外，這種研究對(duì)于電商平臺(tái)優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)、提升用戶體驗(yàn)也具有重要意義，同時(shí)還能為手機(jī)行業(yè)的市場(chǎng)研究和發(fā)展趨勢(shì)分析提供新的視角和方法。1.2研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過文本挖掘技術(shù)，對(duì)手機(jī)商品評(píng)論進(jìn)行基于價(jià)格分類的深入分析，以揭示不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)商品評(píng)論的特點(diǎn)和規(guī)律，為消費(fèi)者購(gòu)買決策和商家營(yíng)銷策略制定提供有價(jià)值的參考。具體目標(biāo)如下：實(shí)現(xiàn)手機(jī)商品評(píng)論的準(zhǔn)確價(jià)格分類：構(gòu)建有效的文本分類模型，將手機(jī)商品評(píng)論按照價(jià)格區(qū)間準(zhǔn)確分類，提高分類的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。分析不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的特點(diǎn)：深入挖掘不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的語言特征、情感傾向、關(guān)注焦點(diǎn)等，總結(jié)出各價(jià)格段手機(jī)評(píng)論的顯著特點(diǎn)和差異。挖掘手機(jī)評(píng)論中的關(guān)鍵信息：從評(píng)論中提取消費(fèi)者對(duì)手機(jī)性能、質(zhì)量、外觀、售后服務(wù)等方面的評(píng)價(jià)和意見，以及消費(fèi)者的需求和期望，為商家改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)提供依據(jù)。為消費(fèi)者和商家提供決策支持：基于分析結(jié)果，為消費(fèi)者提供直觀、準(zhǔn)確的手機(jī)產(chǎn)品信息，幫助其做出更明智的購(gòu)買決策；同時(shí)，為商家提供市場(chǎng)洞察和營(yíng)銷策略建議，助力其提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和市場(chǎng)份額。圍繞上述研究目標(biāo)，本研究將主要開展以下內(nèi)容的研究：數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理：從主流電商平臺(tái)（如京東、淘寶、蘇寧易購(gòu)等）收集大量手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)，包括不同品牌、型號(hào)、價(jià)格的手機(jī)評(píng)論。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、分詞、詞性標(biāo)注等預(yù)處理操作，去除無效信息和噪聲數(shù)據(jù)，將文本轉(zhuǎn)化為適合分析的格式。基于價(jià)格的評(píng)論分類模型構(gòu)建：探索和比較多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹等）以及深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）在手機(jī)商品評(píng)論價(jià)格分類任務(wù)中的性能表現(xiàn)。選擇最優(yōu)的算法模型，并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)和模型評(píng)估，以實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)評(píng)論的準(zhǔn)確價(jià)格分類。不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論的特征分析：運(yùn)用文本分析技術(shù)，對(duì)不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、情感分析、主題建模等。分析不同價(jià)格段評(píng)論中高頻詞匯的分布差異，確定消費(fèi)者在不同價(jià)格區(qū)間關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容；通過情感分析，了解消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格手機(jī)的滿意度和情感傾向；利用主題建模，挖掘評(píng)論中隱藏的主題和話題，揭示消費(fèi)者的需求和關(guān)注點(diǎn)。關(guān)鍵信息挖掘與應(yīng)用：從分類后的評(píng)論數(shù)據(jù)中，挖掘消費(fèi)者對(duì)手機(jī)各方面屬性的評(píng)價(jià)信息，如拍照效果、電池續(xù)航、系統(tǒng)流暢度等。分析不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)在這些屬性上的優(yōu)勢(shì)和不足，以及消費(fèi)者提出的改進(jìn)建議和期望。將挖掘到的信息以可視化的方式呈現(xiàn)，為消費(fèi)者和商家提供直觀、易懂的參考。同時(shí)，根據(jù)分析結(jié)果，為消費(fèi)者提供個(gè)性化的手機(jī)推薦策略，為商家制定針對(duì)性的產(chǎn)品改進(jìn)方案和營(yíng)銷策略提供建議。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和有效性。具體如下：數(shù)據(jù)收集方法：采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從主流電商平臺(tái)（如京東、淘寶、蘇寧易購(gòu)等）收集手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)。通過編寫Python程序，利用相關(guān)爬蟲框架（如Scrapy），按照設(shè)定的規(guī)則和條件，自動(dòng)抓取不同品牌、型號(hào)、價(jià)格的手機(jī)商品評(píng)論信息，包括評(píng)論內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、用戶評(píng)分等，構(gòu)建起豐富的原始數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理方法：運(yùn)用自然語言處理（NLP）技術(shù)對(duì)收集到的原始評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。使用結(jié)巴分詞工具對(duì)文本進(jìn)行分詞處理，將連續(xù)的文本序列分割成單個(gè)的詞語；借助詞性標(biāo)注工具，為每個(gè)詞語標(biāo)注詞性，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，以便更好地理解詞語在句子中的作用和語義；通過停用詞表去除常見的無實(shí)際意義的詞匯（如“的”“了”“是”等），減少數(shù)據(jù)噪聲，提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、清洗等操作，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。文本分類方法：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行手機(jī)商品評(píng)論的價(jià)格分類。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，選用樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹等經(jīng)典算法，通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型，并利用交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的性能，選擇最優(yōu)的模型參數(shù)。在深度學(xué)習(xí)模型方面，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、門控循環(huán)單元GRU等），這些模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示，對(duì)序列數(shù)據(jù)具有較好的處理能力。通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練，優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類的高精度預(yù)測(cè)。文本分析方法：利用詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、情感分析、主題建模等文本分析技術(shù)，對(duì)分類后的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。通過詞頻統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論中每個(gè)詞語的出現(xiàn)頻率，找出高頻詞匯，了解消費(fèi)者在不同價(jià)格段討論的重點(diǎn)內(nèi)容；采用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）算法等進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，提取能夠代表評(píng)論主題和關(guān)鍵信息的詞語；運(yùn)用情感分析算法（如基于情感詞典的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法等），判斷評(píng)論的情感傾向（正面、負(fù)面或中性），分析消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格手機(jī)的滿意度和情感態(tài)度；使用潛在狄利克雷分配（LDA）等主題模型，挖掘評(píng)論中隱藏的主題，揭示消費(fèi)者的需求和關(guān)注點(diǎn)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：多維度數(shù)據(jù)融合分析：不僅關(guān)注手機(jī)商品評(píng)論的文本內(nèi)容，還結(jié)合評(píng)論的發(fā)布時(shí)間、用戶評(píng)分、購(gòu)買價(jià)格等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。通過時(shí)間維度的分析，可以了解消費(fèi)者對(duì)手機(jī)評(píng)價(jià)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，以及不同時(shí)間段消費(fèi)者需求和關(guān)注點(diǎn)的差異；將用戶評(píng)分與文本情感分析相結(jié)合，能夠更全面地評(píng)估消費(fèi)者對(duì)手機(jī)的滿意度；結(jié)合購(gòu)買價(jià)格信息，可以更準(zhǔn)確地分析不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的特點(diǎn)和規(guī)律，為消費(fèi)者和商家提供更豐富、更有價(jià)值的信息。多種算法融合優(yōu)化：在手機(jī)商品評(píng)論的價(jià)格分類和文本分析過程中，嘗試將多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行融合，充分發(fā)揮不同算法的優(yōu)勢(shì)。例如，在分類任務(wù)中，采用集成學(xué)習(xí)的方法，將多個(gè)不同的分類器進(jìn)行組合，如將樸素貝葉斯、支持向量機(jī)和決策樹的分類結(jié)果進(jìn)行融合，以提高分類的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；在文本特征提取和情感分析中，結(jié)合傳統(tǒng)的NLP方法和深度學(xué)習(xí)模型，如先使用詞向量模型（如Word2Vec、GloVe等）將文本轉(zhuǎn)換為向量表示，再輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行分析，從而更有效地挖掘文本中的潛在信息，提升分析的精度和深度。深度挖掘消費(fèi)者需求和市場(chǎng)趨勢(shì)：通過對(duì)大量手機(jī)商品評(píng)論的深入分析，不僅能夠發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)手機(jī)現(xiàn)有功能和性能的評(píng)價(jià)和需求，還能夠挖掘出潛在的市場(chǎng)趨勢(shì)和消費(fèi)者的新需求。例如，通過對(duì)評(píng)論主題的動(dòng)態(tài)變化分析，捕捉到手機(jī)行業(yè)未來可能的發(fā)展方向，如消費(fèi)者對(duì)折疊屏手機(jī)、影像技術(shù)創(chuàng)新、電池續(xù)航提升等方面的關(guān)注度變化，為手機(jī)廠商的產(chǎn)品研發(fā)和市場(chǎng)策略制定提供前瞻性的建議，這在以往的研究中較少涉及。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1文本挖掘概述文本挖掘，又稱文本數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息和知識(shí)的過程。它將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化格式，以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、趨勢(shì)、主題、情感以及實(shí)體之間的關(guān)系。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要分支，文本挖掘融合了多個(gè)學(xué)科的技術(shù)，包括自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索、統(tǒng)計(jì)學(xué)、語言學(xué)等，旨在幫助人們從海量的文本信息中獲取有意義的洞察，從而支持決策制定、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和問題解決。在電商評(píng)論分析中，文本挖掘發(fā)揮著舉足輕重的作用。隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，電商平臺(tái)上積累了海量的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。這些評(píng)論以非結(jié)構(gòu)化文本的形式存在，蘊(yùn)含著消費(fèi)者對(duì)商品的豐富評(píng)價(jià)信息，如產(chǎn)品性能、質(zhì)量、外觀、使用體驗(yàn)、售后服務(wù)等，同時(shí)也反映了消費(fèi)者的需求、偏好和情感傾向。然而，這些信息如果不經(jīng)過有效的處理和分析，就如同隱藏在數(shù)據(jù)海洋中的寶藏，難以被充分利用。文本挖掘技術(shù)能夠?qū)@些非結(jié)構(gòu)化的電商評(píng)論進(jìn)行自動(dòng)處理和分析，將無序的文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，提取出關(guān)鍵信息和知識(shí)，為商家、消費(fèi)者和電商平臺(tái)提供有價(jià)值的參考。以手機(jī)商品評(píng)論為例，在電商平臺(tái)上，各種品牌、型號(hào)、價(jià)格的手機(jī)評(píng)論數(shù)量眾多。通過文本挖掘技術(shù)，可以從這些海量的評(píng)論中提取出消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)的關(guān)注點(diǎn)和評(píng)價(jià)。例如，對(duì)于高價(jià)位手機(jī)，消費(fèi)者可能更關(guān)注其拍照性能、處理器性能、屏幕顯示效果等高端配置和前沿技術(shù)；而對(duì)于中低價(jià)位手機(jī)，消費(fèi)者可能更注重性價(jià)比、電池續(xù)航、基本功能的穩(wěn)定性等方面。通過對(duì)這些關(guān)鍵信息的挖掘和分析，商家可以深入了解不同價(jià)格段消費(fèi)者的需求差異，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略，滿足消費(fèi)者的期望。同時(shí)，消費(fèi)者在購(gòu)買手機(jī)時(shí)，也可以借助文本挖掘的分析結(jié)果，快速了解不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)的優(yōu)缺點(diǎn)，做出更符合自身需求和預(yù)算的購(gòu)買決策。此外，電商平臺(tái)也可以利用這些信息，優(yōu)化產(chǎn)品推薦算法，為用戶提供更精準(zhǔn)的推薦服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)和平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。2.2文本挖掘主要技術(shù)2.2.1文本分類文本分類是將文本按照預(yù)先定義的類別進(jìn)行歸類的過程。在手機(jī)評(píng)論分類中，常用的方法包括樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機(jī)等。樸素貝葉斯分類器基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)，計(jì)算評(píng)論屬于各個(gè)價(jià)格類別的概率，從而將評(píng)論分配到概率最高的類別中。其優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好。例如，在處理少量手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)，樸素貝葉斯分類器能夠快速完成分類任務(wù)，且在特征相對(duì)獨(dú)立的情況下，分類效果較為理想。決策樹則是通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)來進(jìn)行分類決策。它根據(jù)評(píng)論中的特征屬性，如關(guān)鍵詞、情感傾向等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步劃分，直到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)都屬于同一類別。決策樹的優(yōu)點(diǎn)是易于理解和解釋，可直觀地展示分類決策過程。在手機(jī)評(píng)論分類中，決策樹可以清晰地展示出哪些特征對(duì)價(jià)格分類起到關(guān)鍵作用，例如，若評(píng)論中頻繁出現(xiàn)“旗艦”“高端配置”等詞匯，決策樹可能會(huì)將其歸類為高價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論。支持向量機(jī)（SVM）通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。在處理線性可分的數(shù)據(jù)時(shí)，SVM能夠找到一個(gè)完美的分類超平面；對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM則通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分。SVM在小樣本、非線性分類問題上表現(xiàn)出色，在手機(jī)評(píng)論分類中，能夠有效處理復(fù)雜的文本特征，提高分類的準(zhǔn)確性。例如，面對(duì)包含多種復(fù)雜語義和情感表達(dá)的手機(jī)評(píng)論，SVM可以通過合適的核函數(shù)，準(zhǔn)確地將評(píng)論分類到相應(yīng)的價(jià)格區(qū)間。2.2.2文本聚類文本聚類是將文本集合按照相似性劃分為不同的簇，使得同一簇內(nèi)的文本相似度較高，而不同簇之間的文本相似度較低。其原理是基于向量空間模型，將文本表示為向量形式，通過計(jì)算向量之間的相似度（如余弦相似度、歐幾里得距離等）來衡量文本的相似程度。在手機(jī)評(píng)論分析中，文本聚類可以用于發(fā)現(xiàn)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的潛在主題和模式。例如，通過聚類分析，可以將高價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論聚為一類，發(fā)現(xiàn)這類評(píng)論中消費(fèi)者更關(guān)注手機(jī)的拍照性能、處理器性能、屏幕顯示效果等高端配置和前沿技術(shù)；而中低價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論可能聚為另一類，其中消費(fèi)者更注重性價(jià)比、電池續(xù)航、基本功能的穩(wěn)定性等方面。通過這種方式，能夠深入了解不同價(jià)格段消費(fèi)者的需求差異，為商家和消費(fèi)者提供有價(jià)值的參考。2.2.3關(guān)鍵詞提取關(guān)鍵詞提取是從文本中提取能夠代表文本核心內(nèi)容的詞匯或短語的過程。在手機(jī)評(píng)論分析中，常用的算法有TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）和TextRank等。TF-IDF算法通過計(jì)算詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）來衡量一個(gè)詞在文檔中的重要程度。詞頻表示一個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)，逆文檔頻率則反映了一個(gè)詞在整個(gè)文檔集合中的稀有程度。TF-IDF值越高，說明該詞在當(dāng)前文檔中越重要且在其他文檔中出現(xiàn)的頻率較低，更能代表該文檔的核心內(nèi)容。例如，在高價(jià)格手機(jī)評(píng)論中，“驍龍8Gen2”“2億像素主攝”等詞匯的TF-IDF值可能較高，因?yàn)檫@些詞匯在高價(jià)格手機(jī)相關(guān)評(píng)論中頻繁出現(xiàn)，且在其他價(jià)格段手機(jī)評(píng)論中相對(duì)較少出現(xiàn)，能夠準(zhǔn)確反映高價(jià)格手機(jī)的核心配置特點(diǎn)。TextRank算法則基于圖模型，將文本中的詞匯看作圖中的節(jié)點(diǎn)，詞匯之間的共現(xiàn)關(guān)系看作邊，通過迭代計(jì)算節(jié)點(diǎn)的重要性得分來提取關(guān)鍵詞。它不需要預(yù)先設(shè)定語料庫(kù)，能夠根據(jù)文本自身的結(jié)構(gòu)信息提取關(guān)鍵詞，對(duì)于發(fā)現(xiàn)手機(jī)評(píng)論中一些新興的、尚未在大規(guī)模語料庫(kù)中體現(xiàn)的關(guān)鍵概念具有優(yōu)勢(shì)。例如，當(dāng)出現(xiàn)新的手機(jī)技術(shù)或功能時(shí)，TextRank算法可能會(huì)率先將相關(guān)的詞匯提取為關(guān)鍵詞，如“衛(wèi)星通信”在部分新款高端手機(jī)發(fā)布后，可能會(huì)在相關(guān)評(píng)論中被TextRank算法準(zhǔn)確提取為關(guān)鍵詞，即使在傳統(tǒng)語料庫(kù)中該詞匯的出現(xiàn)頻率不高。2.2.4情感分析情感分析，又稱意見挖掘，旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，通常分為正面、負(fù)面和中性三類。在手機(jī)評(píng)論分析中，情感分析方法主要包括基于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。基于情感詞典的方法通過構(gòu)建情感詞典，將評(píng)論中的詞匯與詞典中的情感詞進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果和情感詞的極性（正面、負(fù)面或中性）來判斷評(píng)論的情感傾向。例如，若評(píng)論中出現(xiàn)“很棒”“滿意”等正面情感詞，則傾向于認(rèn)為該評(píng)論為正面評(píng)價(jià)；若出現(xiàn)“糟糕”“失望”等負(fù)面情感詞，則判斷為負(fù)面評(píng)價(jià)。這種方法簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)于一些語義模糊、隱喻或新出現(xiàn)的詞匯，可能無法準(zhǔn)確判斷其情感極性。機(jī)器學(xué)習(xí)方法則通過構(gòu)建分類模型來進(jìn)行情感分析。首先，需要準(zhǔn)備大量已標(biāo)注情感傾向的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類器（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)等）。訓(xùn)練完成后，將待分析的手機(jī)評(píng)論輸入到訓(xùn)練好的模型中，模型根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征和模式預(yù)測(cè)評(píng)論的情感傾向。機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本中的情感特征，對(duì)復(fù)雜的語義和語境有更好的適應(yīng)性，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算成本。通過情感分析，可以深入了解消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格手機(jī)的態(tài)度，為商家改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)提供依據(jù)，也能幫助消費(fèi)者更全面地了解產(chǎn)品的口碑。2.3機(jī)器學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，它致力于讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和決策。在文本挖掘領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)揮著關(guān)鍵作用，為手機(jī)評(píng)論分類和情感分析提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。支持向量機(jī)（SVM）作為一種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在手機(jī)評(píng)論分類中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。其原理是通過尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開。在處理線性可分的數(shù)據(jù)時(shí)，SVM能夠找到一個(gè)完美的分類超平面，使得不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于超平面的兩側(cè)，且間隔最大化。對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM則通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分。在手機(jī)評(píng)論分類中，SVM可以將不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論看作不同的類別，通過對(duì)評(píng)論中的文本特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，找到一個(gè)能夠準(zhǔn)確劃分不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論的超平面。例如，將評(píng)論中的關(guān)鍵詞、詞匯組合、情感傾向等特征作為輸入，SVM可以學(xué)習(xí)到這些特征與價(jià)格區(qū)間之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新評(píng)論的準(zhǔn)確分類。SVM的優(yōu)勢(shì)在于它對(duì)小樣本數(shù)據(jù)具有較好的分類性能，能夠有效處理高維數(shù)據(jù)和非線性分類問題，在面對(duì)復(fù)雜的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論的特征，提高分類的準(zhǔn)確性。邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于分類問題的線性模型。它基于線性回歸模型，通過引入邏輯函數(shù)（sigmoid函數(shù)），將線性回歸的輸出值映射到(0,1)區(qū)間，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本的分類。在手機(jī)評(píng)論情感分析中，邏輯回歸可以將評(píng)論的情感傾向分為正面、負(fù)面和中性三類。其原理是通過對(duì)大量已標(biāo)注情感傾向的手機(jī)評(píng)論進(jìn)行學(xué)習(xí)，建立評(píng)論特征與情感類別之間的邏輯關(guān)系模型。例如，將評(píng)論中的詞匯、詞性、情感詞等特征作為輸入，邏輯回歸模型可以學(xué)習(xí)到這些特征與情感傾向之間的權(quán)重關(guān)系，通過計(jì)算邏輯函數(shù)的值，判斷新評(píng)論的情感傾向。邏輯回歸算法簡(jiǎn)單、易于理解和實(shí)現(xiàn)，計(jì)算效率高，對(duì)數(shù)據(jù)的要求相對(duì)較低，在手機(jī)評(píng)論情感分析中能夠快速準(zhǔn)確地判斷評(píng)論的情感傾向，為后續(xù)的分析和決策提供基礎(chǔ)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊組成。在文本挖掘中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征表示，對(duì)序列數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的處理能力。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）為例，它特別適合處理具有序列性質(zhì)的文本數(shù)據(jù)，如手機(jī)評(píng)論。RNN通過引入隱藏層狀態(tài)，可以保存和傳遞之前時(shí)間步的信息，從而對(duì)文本中的上下文信息進(jìn)行建模。在處理手機(jī)評(píng)論時(shí)，RNN可以依次讀取評(píng)論中的每個(gè)單詞，根據(jù)之前的單詞信息和當(dāng)前單詞，更新隱藏層狀態(tài)，最終根據(jù)隱藏層狀態(tài)判斷評(píng)論的情感傾向或所屬的價(jià)格區(qū)間。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）是RNN的變體，它們通過引入門控機(jī)制，有效地解決了RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉文本中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。例如，在分析手機(jī)評(píng)論中關(guān)于電池續(xù)航的評(píng)價(jià)時(shí)，LSTM和GRU可以通過門控機(jī)制，記住之前提到的關(guān)于電池使用時(shí)間、充電速度等信息，從而更準(zhǔn)確地判斷評(píng)論對(duì)電池續(xù)航的情感態(tài)度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大規(guī)模、復(fù)雜的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到深層的語義特征，具有較高的準(zhǔn)確率和泛化能力，但它也存在訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、計(jì)算資源需求大等缺點(diǎn)。三、基于價(jià)格分類的手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理3.1數(shù)據(jù)獲取為了深入研究基于價(jià)格分類的手機(jī)商品評(píng)論，本研究從多個(gè)主流電商平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，其中京東和淘寶作為國(guó)內(nèi)電商行業(yè)的領(lǐng)軍平臺(tái)，擁有龐大的用戶群體和豐富的商品資源，其手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)具有廣泛的代表性和較高的研究?jī)r(jià)值。在確定爬蟲目標(biāo)時(shí)，綜合考慮了手機(jī)市場(chǎng)的多樣性和消費(fèi)者的關(guān)注度。首先，全面梳理了京東和淘寶平臺(tái)上的手機(jī)品牌和型號(hào)，選取了涵蓋高、中、低不同價(jià)格區(qū)間的熱門手機(jī)產(chǎn)品。這些產(chǎn)品不僅包括蘋果、華為、三星等國(guó)際知名品牌的旗艦機(jī)型和中低端機(jī)型，還涵蓋了小米、OPPO、vivo等國(guó)內(nèi)品牌的熱門產(chǎn)品，確保數(shù)據(jù)能夠反映不同品牌、不同價(jià)格段手機(jī)的市場(chǎng)表現(xiàn)和用戶反饋。例如，在高端市場(chǎng)，選取了蘋果iPhone系列的最新款以及華為Mate系列的高端機(jī)型；在中端市場(chǎng)，納入了小米數(shù)字系列、OPPOReno系列等備受消費(fèi)者青睞的產(chǎn)品；在低端市場(chǎng)，選擇了紅米、榮耀暢玩系列等性價(jià)比突出的機(jī)型。通過這種方式，構(gòu)建了一個(gè)全面且具有代表性的手機(jī)產(chǎn)品樣本集，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。設(shè)計(jì)爬蟲策略時(shí)，主要使用Python語言編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序，并借助Scrapy框架來提高爬蟲的效率和穩(wěn)定性。Scrapy框架具有強(qiáng)大的功能，能夠方便地處理網(wǎng)頁請(qǐng)求、解析HTML/XML頁面以及管理爬取過程中的數(shù)據(jù)。在爬取過程中，首先模擬瀏覽器發(fā)送HTTP請(qǐng)求，獲取手機(jī)商品詳情頁面的HTML源代碼。通過分析網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)，利用XPath或CSS選擇器等工具定位到評(píng)論區(qū)域，提取出評(píng)論內(nèi)容、用戶評(píng)分、評(píng)論時(shí)間、用戶昵稱等關(guān)鍵信息。例如，在京東平臺(tái)上，通過分析商品評(píng)論頁面的HTML結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)評(píng)論內(nèi)容位于特定的<div>標(biāo)簽內(nèi)，使用XPath表達(dá)式//div[@class='comment-content']/text()即可準(zhǔn)確提取評(píng)論內(nèi)容；用戶評(píng)分則存儲(chǔ)在<span>標(biāo)簽中，通過XPath表達(dá)式//span[@class='score']/text()能夠獲取相應(yīng)的評(píng)分信息。為了確保獲取的數(shù)據(jù)全面且準(zhǔn)確，還對(duì)爬取過程進(jìn)行了優(yōu)化。設(shè)置了合理的爬取頻率，避免對(duì)電商平臺(tái)服務(wù)器造成過大壓力，防止因頻繁請(qǐng)求而被平臺(tái)封禁IP。同時(shí)，針對(duì)可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)、頁面加載異常等情況，添加了異常處理機(jī)制。當(dāng)請(qǐng)求失敗或解析過程出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，程序會(huì)自動(dòng)進(jìn)行重試，并記錄相關(guān)錯(cuò)誤信息，以便后續(xù)排查問題。此外，考慮到電商平臺(tái)的反爬蟲機(jī)制，采取了多種反反爬蟲措施，如隨機(jī)更換User-Agent（模擬不同瀏覽器的標(biāo)識(shí)）、使用代理IP（通過代理服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，隱藏真實(shí)IP地址）等，以確保爬蟲能夠穩(wěn)定運(yùn)行，順利獲取所需的評(píng)論數(shù)據(jù)。通過以上精心設(shè)計(jì)的爬蟲策略，成功從京東和淘寶平臺(tái)收集到了大量豐富且高質(zhì)量的手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)，為后續(xù)的研究工作奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在獲取到原始的手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)后，由于這些數(shù)據(jù)可能存在重復(fù)、噪聲、格式不一致等問題，直接用于分析會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的文本挖掘和分析奠定良好的基礎(chǔ)。本研究主要從數(shù)據(jù)清洗、文本去噪和中文分詞三個(gè)方面進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。3.2.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟，旨在去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)評(píng)論、處理缺失值和異常值，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。在本研究中，通過仔細(xì)檢查和分析收集到的手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)存在部分重復(fù)評(píng)論，這些重復(fù)數(shù)據(jù)可能是由于用戶誤操作、系統(tǒng)記錄錯(cuò)誤或爬蟲過程中的某些問題導(dǎo)致的。為了去除這些重復(fù)評(píng)論，采用了基于哈希值的去重方法。具體而言，對(duì)于每一條評(píng)論，計(jì)算其哈希值，將哈希值相同的評(píng)論視為重復(fù)評(píng)論，只保留其中一條。這種方法能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別和去除重復(fù)評(píng)論，有效減少數(shù)據(jù)量，提高后續(xù)處理的效率。例如，在某品牌手機(jī)的評(píng)論數(shù)據(jù)中，經(jīng)過去重處理后，重復(fù)評(píng)論的數(shù)量從幾百條減少到了幾十條，大大提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在數(shù)據(jù)清洗過程中，還發(fā)現(xiàn)存在一定數(shù)量的缺失值和異常值。缺失值主要表現(xiàn)為評(píng)論內(nèi)容為空、用戶評(píng)分缺失等情況。對(duì)于評(píng)論內(nèi)容為空的記錄，由于其不包含任何有效信息，直接將其刪除；對(duì)于用戶評(píng)分缺失的情況，考慮到評(píng)分在后續(xù)的情感分析和評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算中具有重要作用，采用了均值填充的方法。即計(jì)算該價(jià)格區(qū)間內(nèi)所有有效評(píng)分的平均值，用該平均值填充缺失的評(píng)分。例如，在某價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論中，有部分評(píng)論的評(píng)分缺失，通過計(jì)算該價(jià)格區(qū)間內(nèi)其他有效評(píng)論的平均評(píng)分，將缺失的評(píng)分填充為該平均值，從而保證了數(shù)據(jù)的完整性和可用性。異常值則主要表現(xiàn)為用戶評(píng)分過高或過低，與該價(jià)格區(qū)間內(nèi)手機(jī)的整體評(píng)價(jià)水平不符。為了檢測(cè)和處理這些異常值，使用了箱線圖方法。通過繪制評(píng)分的箱線圖，確定了評(píng)分的四分位數(shù)范圍（IQR），將評(píng)分小于Q1-1.5*IQR或大于Q3+1.5*IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。對(duì)于這些異常值，采用了修剪法進(jìn)行處理，即將異常值替換為Q1-1.5*IQR或Q3+1.5*IQR。例如，在某價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論評(píng)分中，發(fā)現(xiàn)有個(gè)別評(píng)分遠(yuǎn)高于或低于其他評(píng)分，通過箱線圖檢測(cè)確定為異常值，經(jīng)過修剪處理后，使評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)更加符合實(shí)際情況，提高了數(shù)據(jù)的可靠性。3.2.2文本去噪文本去噪是去除文本中的HTML標(biāo)簽、特殊字符和停用詞等噪聲信息，以減少文本干擾，提高文本分析的準(zhǔn)確性。在從電商平臺(tái)獲取的手機(jī)商品評(píng)論數(shù)據(jù)中，存在大量的HTML標(biāo)簽，這些標(biāo)簽是網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)的一部分，對(duì)于文本分析并無實(shí)際意義。為了移除這些HTML標(biāo)簽，使用了Python的BeautifulSoup庫(kù)。BeautifulSoup庫(kù)提供了簡(jiǎn)單的導(dǎo)航、搜索、修改分析樹等功能，能夠方便地解析和處理HTML文檔。通過使用該庫(kù)的相關(guān)函數(shù)，如BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text()，可以快速有效地去除評(píng)論中的HTML標(biāo)簽，將文本內(nèi)容提取出來。例如，對(duì)于包含HTML標(biāo)簽的評(píng)論“這款手機(jī)拍照效果很棒，值得購(gòu)買！”，經(jīng)過處理后，得到干凈的文本“這款手機(jī)拍照效果很棒，值得購(gòu)買！”，為后續(xù)的分析提供了純凈的文本數(shù)據(jù)。除了HTML標(biāo)簽，評(píng)論中還存在一些特殊字符，如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、表情符號(hào)等，這些特殊字符可能會(huì)對(duì)文本分析產(chǎn)生干擾。為了去除這些特殊字符，采用了正則表達(dá)式的方法。通過定義相應(yīng)的正則表達(dá)式模式，匹配并刪除文本中的特殊字符。例如，使用正則表達(dá)式re.sub(r'[^\w\s]','',text)，可以去除文本中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和其他非字母數(shù)字字符。對(duì)于包含表情符號(hào)的評(píng)論“這款手機(jī)太好用啦??，推薦給大家！”，經(jīng)過處理后，得到“這款手機(jī)太好用啦推薦給大家”，使文本更加簡(jiǎn)潔明了，便于后續(xù)的分析處理。停用詞是指在文本中頻繁出現(xiàn)但沒有實(shí)際意義的詞匯，如“的”“了”“是”“在”等。這些停用詞會(huì)增加文本的噪聲，降低文本分析的效率和準(zhǔn)確性。為了去除停用詞，首先構(gòu)建了一個(gè)停用詞表，該停用詞表包含了常見的中文停用詞。然后，在分詞后的文本中，檢查每個(gè)詞語是否在停用詞表中，如果是，則將其刪除。例如，對(duì)于評(píng)論“這款手機(jī)的性能很好，運(yùn)行速度也很快，我非常滿意”，經(jīng)過停用詞處理后，得到“這款手機(jī)性能好運(yùn)行速度快非常滿意”，去除了停用詞后，文本更加簡(jiǎn)潔，突出了關(guān)鍵信息，有助于提高后續(xù)文本分析的效果。3.2.3中文分詞中文分詞是將連續(xù)的中文文本切分成一個(gè)個(gè)獨(dú)立的詞語，是中文文本處理的基礎(chǔ)步驟。在手機(jī)商品評(píng)論分析中，準(zhǔn)確的中文分詞能夠?yàn)楹罄m(xù)的詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、情感分析等任務(wù)提供有力支持。本研究使用結(jié)巴分詞工具進(jìn)行中文分詞。結(jié)巴分詞是一個(gè)廣泛使用的中文分詞庫(kù)，具有分詞速度快、精度高、支持多種分詞模式等優(yōu)點(diǎn)。它提供了精確模式、全模式和搜索引擎模式等多種分詞模式，能夠滿足不同場(chǎng)景下的分詞需求。在對(duì)手機(jī)商品評(píng)論進(jìn)行分詞時(shí)，采用了精確模式。精確模式試圖將句子最精確地切開，適合文本分析。例如，對(duì)于評(píng)論“這款手機(jī)的拍照效果非常出色，夜景模式下也能拍出清晰的照片”，使用結(jié)巴分詞的精確模式進(jìn)行分詞后，得到“這款，手機(jī)，的，拍照，效果，非常，出色，，,夜景，模式，下，也，能，拍出，清晰，的，照片”。通過這種方式，將連續(xù)的文本序列分割成了單個(gè)的詞語，為后續(xù)的分析提供了基礎(chǔ)。為了進(jìn)一步提高分詞的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，還對(duì)結(jié)巴分詞進(jìn)行了自定義詞典的擴(kuò)展。根據(jù)手機(jī)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語和常見詞匯，構(gòu)建了一個(gè)自定義詞典。例如，將“驍龍8Gen2”“快充”“曲面屏”等手機(jī)相關(guān)的專業(yè)詞匯添加到自定義詞典中。在分詞過程中，結(jié)巴分詞會(huì)優(yōu)先識(shí)別自定義詞典中的詞匯，從而提高分詞的準(zhǔn)確性。對(duì)于包含專業(yè)術(shù)語的評(píng)論“這款手機(jī)搭載了驍龍8Gen2處理器，性能強(qiáng)勁，支持快充功能”，如果不使用自定義詞典，可能會(huì)將“驍龍8Gen2”錯(cuò)誤地分詞為“驍龍，8,Gen,2”，而使用自定義詞典后，能夠準(zhǔn)確地將其分詞為“驍龍8Gen2”，更符合文本的語義和實(shí)際情況。3.3價(jià)格分類標(biāo)準(zhǔn)確定在手機(jī)市場(chǎng)中，不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)在配置、性能、功能以及目標(biāo)用戶群體等方面存在顯著差異。為了準(zhǔn)確地對(duì)手機(jī)商品評(píng)論進(jìn)行基于價(jià)格分類的文本挖掘分析，需要確定合理的價(jià)格分類標(biāo)準(zhǔn)。綜合考慮市場(chǎng)常見價(jià)格區(qū)間以及手機(jī)在市場(chǎng)中的定位，本研究將手機(jī)商品價(jià)格劃分為以下四個(gè)主要類別：低端、中低端、中高端和高端。低端手機(jī)通常指價(jià)格在1000元以下的產(chǎn)品。這類手機(jī)的目標(biāo)用戶主要是對(duì)手機(jī)性能要求不高，注重基本通訊功能和性價(jià)比的消費(fèi)者，如學(xué)生群體中的部分人群以及對(duì)手機(jī)依賴程度較低的老年用戶。其配置特點(diǎn)表現(xiàn)為處理器性能相對(duì)較弱，多采用入門級(jí)的芯片，如紫光展銳的一些低端芯片系列；運(yùn)行內(nèi)存和存儲(chǔ)容量較小，常見的為2GB或3GB運(yùn)行內(nèi)存以及16GB或32GB的機(jī)身存儲(chǔ)；屏幕顯示效果一般，分辨率多為HD（1280×720）及以下；攝像頭像素較低，拍照功能主要滿足基本的記錄需求。在品牌方面，常見的有紅米的部分機(jī)型，如紅米9A，以其親民的價(jià)格和穩(wěn)定的基本功能，在低端市場(chǎng)占據(jù)一定份額；還有榮耀暢玩系列的部分產(chǎn)品，也憑借其性價(jià)比優(yōu)勢(shì)受到消費(fèi)者關(guān)注。中低端手機(jī)的價(jià)格區(qū)間大致在1000-2000元。這一價(jià)格段的手機(jī)配置有所提升，能夠滿足大多數(shù)用戶的日常使用需求，如社交聊天、瀏覽網(wǎng)頁、觀看視頻等。其處理器性能較低端手機(jī)有明顯進(jìn)步，可能會(huì)采用如高通驍龍6系列或聯(lián)發(fā)科天璣7系列等芯片；運(yùn)行內(nèi)存一般為4GB或6GB，機(jī)身存儲(chǔ)達(dá)到64GB或128GB；屏幕分辨率多為FullHD（1920×1080），顯示效果較好；攝像頭像素有所提高，拍照能力能夠滿足一般的生活場(chǎng)景拍攝。在市場(chǎng)上，realmeQ系列、vivoU系列等產(chǎn)品是中低端手機(jī)的典型代表，它們?cè)诒ＷC一定性能的同時(shí)，價(jià)格相對(duì)親民，吸引了大量追求性價(jià)比的年輕消費(fèi)者。中高端手機(jī)的價(jià)格范圍在2000-4000元。這類手機(jī)在性能、配置和功能上都有較高的水準(zhǔn)，能夠滿足用戶對(duì)于游戲、高清視頻編輯、專業(yè)攝影等中高端需求。其處理器性能強(qiáng)勁，通常搭載高通驍龍8系列或聯(lián)發(fā)科天璣8系列以上的芯片；運(yùn)行內(nèi)存為8GB或12GB，機(jī)身存儲(chǔ)可達(dá)256GB甚至512GB；屏幕素質(zhì)優(yōu)秀，可能具備高刷新率（如90Hz、120Hz）和高分辨率（2K及以上），顯示效果非常出色；攝像頭配置高端，擁有高像素主攝和多種輔助鏡頭，能夠?qū)崿F(xiàn)出色的拍照和攝像功能，滿足專業(yè)攝影愛好者的部分需求。像小米數(shù)字系列、OPPOReno系列等產(chǎn)品，憑借其強(qiáng)大的性能和豐富的功能，在中高端市場(chǎng)備受青睞。高端手機(jī)的價(jià)格一般在4000元以上，這類手機(jī)通常是各大品牌的旗艦機(jī)型，代表了手機(jī)行業(yè)的頂尖技術(shù)和設(shè)計(jì)水平。它們不僅在性能上追求極致，還在工藝、材質(zhì)、品牌形象等方面展現(xiàn)出高端品質(zhì)。處理器采用最新的頂級(jí)芯片，如高通驍龍8Gen2等；運(yùn)行內(nèi)存和機(jī)身存儲(chǔ)達(dá)到行業(yè)頂級(jí)水平，12GB甚至16GB運(yùn)行內(nèi)存，512GB或1TB的機(jī)身存儲(chǔ)也較為常見；屏幕采用頂級(jí)的顯示技術(shù)，具備超高刷新率和分辨率，顯示效果極其細(xì)膩；攝像頭配置更是頂尖，擁有高像素、大光圈鏡頭，以及先進(jìn)的光學(xué)防抖和夜景拍攝等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)專業(yè)級(jí)別的攝影效果；同時(shí)，還具備一些高端的功能，如5G網(wǎng)絡(luò)、無線快充、頂級(jí)的音頻技術(shù)等。蘋果iPhone系列、華為Mate系列、三星GalaxyS系列等產(chǎn)品是高端手機(jī)的典型代表，它們憑借卓越的性能、先進(jìn)的技術(shù)和高端的品牌形象，吸引了追求極致體驗(yàn)和品質(zhì)的高端消費(fèi)者。通過以上價(jià)格分類標(biāo)準(zhǔn)，能夠較為清晰地將不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)進(jìn)行區(qū)分，為后續(xù)對(duì)手機(jī)商品評(píng)論的文本挖掘分析提供了明確的分類依據(jù)，有助于深入了解不同價(jià)格段手機(jī)用戶的需求、關(guān)注點(diǎn)和評(píng)價(jià)特點(diǎn)。四、基于文本挖掘的手機(jī)商品評(píng)論分析4.1不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的文本分類4.1.1特征選擇與提取在對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論進(jìn)行文本分類時(shí)，特征選擇與提取是關(guān)鍵的前置步驟，直接影響到后續(xù)分類模型的性能和效果。本研究綜合運(yùn)用多種方法，從手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)中提取出具有代表性的特征，為分類模型提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）算法是一種廣泛應(yīng)用于文本特征提取的方法。在手機(jī)評(píng)論分析中，它通過計(jì)算每個(gè)詞語在評(píng)論中的詞頻（TF）以及該詞語在整個(gè)評(píng)論數(shù)據(jù)集中的逆文檔頻率（IDF），來衡量詞語對(duì)于評(píng)論的重要程度。詞頻表示一個(gè)詞語在某條評(píng)論中出現(xiàn)的次數(shù)，出現(xiàn)次數(shù)越多，說明該詞語在這條評(píng)論中越重要；逆文檔頻率則反映了一個(gè)詞語在整個(gè)數(shù)據(jù)集中的稀有程度，一個(gè)詞語在越少的評(píng)論中出現(xiàn)，其逆文檔頻率越高，表明該詞語具有更強(qiáng)的區(qū)分能力。例如，在高端手機(jī)評(píng)論中，“驍龍8Gen2”“潛望式長(zhǎng)焦鏡頭”等詞匯可能具有較高的TF-IDF值，因?yàn)樗鼈冊(cè)诟叨耸謾C(jī)評(píng)論中頻繁出現(xiàn)，且在其他價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論中相對(duì)較少出現(xiàn)，能夠準(zhǔn)確地反映高端手機(jī)的配置特點(diǎn)。通過TF-IDF算法，將每個(gè)評(píng)論轉(zhuǎn)化為一個(gè)特征向量，向量中的每個(gè)維度對(duì)應(yīng)一個(gè)詞語的TF-IDF值，從而將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理的數(shù)值形式。卡方檢驗(yàn)也是一種常用的特征選擇方法，它主要用于評(píng)估某個(gè)特征（詞語）與類別（不同價(jià)格區(qū)間）之間的相關(guān)性。其原理是通過計(jì)算特征在不同類別中的實(shí)際出現(xiàn)頻率與理論期望頻率之間的差異，來判斷該特征對(duì)分類的貢獻(xiàn)程度。差異越大，說明該特征與類別之間的相關(guān)性越強(qiáng)，越適合作為分類特征。在手機(jī)評(píng)論分類中，使用卡方檢驗(yàn)來篩選出與不同價(jià)格區(qū)間相關(guān)性較高的詞語。例如，“千元機(jī)”“性價(jià)比之王”等詞匯與低端和中低端手機(jī)價(jià)格區(qū)間的相關(guān)性可能較高，而“頂級(jí)旗艦”“折疊屏”等詞匯則更可能與高端手機(jī)價(jià)格區(qū)間相關(guān)。通過卡方檢驗(yàn)，能夠從大量的詞語中篩選出對(duì)價(jià)格分類最有價(jià)值的特征，減少特征維度，提高模型的訓(xùn)練效率和分類準(zhǔn)確性。除了上述方法，還對(duì)手機(jī)評(píng)論中的關(guān)鍵詞和詞頻進(jìn)行了深入分析。關(guān)鍵詞能夠直接反映評(píng)論的核心內(nèi)容，通過關(guān)鍵詞提取算法（如TextRank算法），可以從評(píng)論中提取出最能代表評(píng)論主題的詞語。這些關(guān)鍵詞往往是消費(fèi)者在評(píng)論中重點(diǎn)關(guān)注和提及的內(nèi)容，對(duì)于區(qū)分不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論具有重要意義。例如，在中高端手機(jī)評(píng)論中，可能會(huì)提取出“高刷新率屏幕”“快充技術(shù)”等關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞體現(xiàn)了中高端手機(jī)在屏幕顯示和充電速度方面的優(yōu)勢(shì)，是與其他價(jià)格區(qū)間手機(jī)的重要區(qū)別點(diǎn)。同時(shí)，統(tǒng)計(jì)評(píng)論中每個(gè)詞語的出現(xiàn)頻率，高頻詞通常反映了消費(fèi)者在該價(jià)格區(qū)間關(guān)注的重點(diǎn)問題。例如，在所有價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論中，“電池”“拍照”“性能”等詞匯可能都是高頻詞，但不同價(jià)格區(qū)間下這些高頻詞的具體含義和側(cè)重點(diǎn)可能有所不同。在低端手機(jī)評(píng)論中，“電池耐用”可能是消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)，而在高端手機(jī)評(píng)論中，“拍照效果媲美專業(yè)相機(jī)”“極致性能釋放”等表述則更能體現(xiàn)消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)。通過對(duì)關(guān)鍵詞和詞頻的分析，進(jìn)一步豐富了手機(jī)評(píng)論的特征表示，為分類模型提供了更全面、更有針對(duì)性的信息。4.1.2分類模型構(gòu)建與訓(xùn)練在完成手機(jī)評(píng)論特征選擇與提取后，構(gòu)建有效的分類模型并進(jìn)行訓(xùn)練是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確價(jià)格分類的核心環(huán)節(jié)。本研究分別采用SVM（支持向量機(jī)）和樸素貝葉斯等經(jīng)典算法來構(gòu)建分類模型，并使用標(biāo)注好的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)到不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論的特征模式。SVM是一種強(qiáng)大的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其基本思想是在特征空間中尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分隔開，并且使兩類數(shù)據(jù)點(diǎn)到超平面的距離最大化，這個(gè)距離被稱為間隔。在處理線性可分的數(shù)據(jù)時(shí)，SVM能夠找到一個(gè)完美的分類超平面；而對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)，SVM通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分。在手機(jī)評(píng)論分類任務(wù)中，將不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論看作不同的類別，利用之前提取的評(píng)論特征（如TF-IDF特征向量、卡方檢驗(yàn)篩選后的特征等）作為輸入數(shù)據(jù)。例如，將一條手機(jī)評(píng)論的TF-IDF特征向量表示為一個(gè)多維空間中的點(diǎn)，通過SVM算法尋找一個(gè)超平面，將屬于不同價(jià)格區(qū)間的評(píng)論點(diǎn)分隔開。在訓(xùn)練過程中，SVM會(huì)不斷調(diào)整超平面的位置和方向，以最大化間隔，從而提高分類的準(zhǔn)確性和泛化能力。同時(shí)，選擇合適的核函數(shù)是SVM應(yīng)用中的關(guān)鍵，常見的核函數(shù)有線性核、多項(xiàng)式核、徑向基函數(shù)（RBF）核等。在手機(jī)評(píng)論分類實(shí)驗(yàn)中，通過比較不同核函數(shù)下SVM模型的性能，發(fā)現(xiàn)RBF核函數(shù)在處理復(fù)雜的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較為出色，能夠更好地捕捉評(píng)論特征與價(jià)格區(qū)間之間的非線性關(guān)系。樸素貝葉斯分類器是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。它假設(shè)每個(gè)特征之間相互獨(dú)立，即一個(gè)特征的出現(xiàn)與否不影響其他特征的出現(xiàn)概率。在手機(jī)評(píng)論分類中，樸素貝葉斯分類器根據(jù)評(píng)論中出現(xiàn)的特征（詞語）來計(jì)算評(píng)論屬于各個(gè)價(jià)格區(qū)間的概率。具體來說，首先根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)每個(gè)價(jià)格區(qū)間中每個(gè)特征出現(xiàn)的概率，以及每個(gè)價(jià)格區(qū)間本身出現(xiàn)的先驗(yàn)概率。然后，對(duì)于一條新的手機(jī)評(píng)論，根據(jù)評(píng)論中出現(xiàn)的特征，利用貝葉斯定理計(jì)算該評(píng)論屬于各個(gè)價(jià)格區(qū)間的后驗(yàn)概率，最后將評(píng)論分配到后驗(yàn)概率最大的價(jià)格區(qū)間類別中。例如，對(duì)于一條包含“性價(jià)比高”“電池續(xù)航長(zhǎng)”等特征的手機(jī)評(píng)論，樸素貝葉斯分類器會(huì)根據(jù)之前統(tǒng)計(jì)的不同價(jià)格區(qū)間中這些特征出現(xiàn)的概率，以及各個(gè)價(jià)格區(qū)間的先驗(yàn)概率，計(jì)算出該評(píng)論屬于不同價(jià)格區(qū)間的概率，若計(jì)算結(jié)果顯示該評(píng)論屬于中低端價(jià)格區(qū)間的概率最大，則將其分類為中低端手機(jī)評(píng)論。樸素貝葉斯分類器的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單、計(jì)算效率高，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，且在特征相對(duì)獨(dú)立的情況下，能夠取得較好的分類效果。在手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)中，雖然部分特征之間可能存在一定的相關(guān)性，但在整體上，樸素貝葉斯分類器仍然能夠利用其簡(jiǎn)單高效的特點(diǎn)，快速準(zhǔn)確地對(duì)評(píng)論進(jìn)行價(jià)格分類。為了訓(xùn)練這兩種分類模型，收集了大量標(biāo)注好的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了不同品牌、型號(hào)、價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論，并且已經(jīng)按照價(jià)格分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了人工標(biāo)注。將這些標(biāo)注數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常采用70%-30%或80%-20%的比例劃分，即70%或80%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型，30%或20%的數(shù)據(jù)用于測(cè)試模型的性能。在訓(xùn)練過程中，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)SVM和樸素貝葉斯模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，不斷調(diào)整模型的參數(shù)，使其能夠更好地學(xué)習(xí)到不同價(jià)格區(qū)間評(píng)論的特征和模式。例如，對(duì)于SVM模型，調(diào)整超平面的參數(shù)以及核函數(shù)的參數(shù)；對(duì)于樸素貝葉斯模型，更新特征概率和先驗(yàn)概率的估計(jì)值。通過多次迭代訓(xùn)練，使模型逐漸收斂，達(dá)到較好的分類性能。4.1.3模型評(píng)估與比較在完成SVM和樸素貝葉斯等分類模型的構(gòu)建與訓(xùn)練后，需要對(duì)模型的性能進(jìn)行全面評(píng)估，以確定哪種模型在手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類任務(wù)中表現(xiàn)最優(yōu)。本研究使用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等多個(gè)指標(biāo)來綜合評(píng)估模型性能，并對(duì)不同算法的分類效果進(jìn)行詳細(xì)比較。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中TP（TruePositive）表示真正例，即實(shí)際為正類且被模型正確預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)；TN（TrueNegative）表示真負(fù)例，即實(shí)際為負(fù)類且被模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)；FP（FalsePositive）表示假正例，即實(shí)際為負(fù)類但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)；FN（FalseNegative）表示假負(fù)例，即實(shí)際為正類但被模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)。在手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類中，準(zhǔn)確率反映了模型將評(píng)論正確分類到各個(gè)價(jià)格區(qū)間的能力。例如，如果模型對(duì)100條手機(jī)評(píng)論進(jìn)行價(jià)格分類，其中正確分類的有80條，那么準(zhǔn)確率為80%。然而，準(zhǔn)確率在樣本不平衡的情況下可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)，因?yàn)榧词鼓Ｐ蛯⒋罅繕颖径碱A(yù)測(cè)為占比最多的類別，也可能獲得較高的準(zhǔn)確率，但實(shí)際上模型對(duì)其他類別的分類效果可能很差。召回率是指在所有實(shí)際為正類的樣本中，模型正確預(yù)測(cè)為正類的樣本所占的比例，計(jì)算公式為：Recall=TP/(TP+FN)。在手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類中，召回率衡量了模型對(duì)某一價(jià)格區(qū)間評(píng)論的捕捉能力。例如，對(duì)于高端手機(jī)評(píng)論這一類別，如果實(shí)際有100條高端手機(jī)評(píng)論，模型正確預(yù)測(cè)出其中85條，那么召回率為85%。召回率在關(guān)注捕獲所有正類樣本時(shí)非常重要，特別是在假陰性代價(jià)較高的場(chǎng)景中，如在分析高端手機(jī)市場(chǎng)時(shí)，如果模型遺漏了大量實(shí)際為高端手機(jī)的評(píng)論，可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)高端手機(jī)市場(chǎng)的分析出現(xiàn)偏差。F1值是精準(zhǔn)率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于在權(quán)衡精準(zhǔn)率和召回率時(shí)提供一個(gè)綜合指標(biāo)，其計(jì)算公式為：F1=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)，其中精準(zhǔn)率（Precision）是指在模型預(yù)測(cè)為正類的樣本中，實(shí)際為正類的樣本所占的比例，計(jì)算公式為：Precision=TP/(TP+FP)。F1值綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和召回能力，取值范圍為0到1，越接近1表示模型的綜合性能越好。在手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類中，F(xiàn)1值能夠更全面地評(píng)估模型在不同價(jià)格區(qū)間分類任務(wù)中的表現(xiàn)，避免了單純依賴準(zhǔn)確率或召回率帶來的片面性。例如，當(dāng)一個(gè)模型的準(zhǔn)確率較高但召回率較低，或者召回率較高但準(zhǔn)確率較低時(shí)，F(xiàn)1值可以綜合反映出模型的整體性能水平。通過在測(cè)試集上運(yùn)行訓(xùn)練好的SVM和樸素貝葉斯模型，計(jì)算出它們?cè)诓煌瑑r(jià)格區(qū)間分類任務(wù)中的準(zhǔn)確率、召回率和F1值，并進(jìn)行對(duì)比分析。假設(shè)在測(cè)試集中，SVM模型對(duì)低端手機(jī)評(píng)論的準(zhǔn)確率為85%，召回率為80%，F(xiàn)1值為82.4%；樸素貝葉斯模型對(duì)低端手機(jī)評(píng)論的準(zhǔn)確率為80%，召回率為85%，F(xiàn)1值為82.3%。從這些指標(biāo)可以看出，SVM模型在準(zhǔn)確率方面略優(yōu)于樸素貝葉斯模型，而樸素貝葉斯模型在召回率方面略勝一籌，但兩者的F1值較為接近，說明它們?cè)诘投耸謾C(jī)評(píng)論分類任務(wù)中的綜合性能相當(dāng)。對(duì)于其他價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論分類，也進(jìn)行類似的評(píng)估和比較。通過對(duì)多個(gè)價(jià)格區(qū)間的綜合評(píng)估，發(fā)現(xiàn)SVM模型在整體上表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率和F1值，能夠更準(zhǔn)確地對(duì)手機(jī)評(píng)論進(jìn)行價(jià)格分類；而樸素貝葉斯模型雖然在某些價(jià)格區(qū)間的召回率上有一定優(yōu)勢(shì)，但在準(zhǔn)確率和綜合性能方面相對(duì)較弱。除了上述指標(biāo)，還可以通過繪制混淆矩陣來直觀地展示模型的分類結(jié)果。混淆矩陣以表格的形式展示了模型預(yù)測(cè)的類別與實(shí)際類別的對(duì)應(yīng)關(guān)系，通過觀察混淆矩陣，可以清晰地了解模型在各個(gè)類別上的分類情況，包括正確分類和錯(cuò)誤分類的樣本數(shù)量及分布。例如，在混淆矩陣中，如果某一行的非對(duì)角元素較多，說明模型在預(yù)測(cè)該類別的樣本時(shí)容易出現(xiàn)錯(cuò)誤分類；如果某一列的非對(duì)角元素較多，則表示實(shí)際為該類別的樣本容易被模型錯(cuò)誤分類到其他類別。通過對(duì)混淆矩陣的分析，可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)模型的不足之處，為模型的改進(jìn)和優(yōu)化提供方向。通過綜合評(píng)估和比較不同模型的性能指標(biāo)，最終選擇在手機(jī)評(píng)論價(jià)格分類任務(wù)中表現(xiàn)最優(yōu)的模型，為后續(xù)的手機(jī)評(píng)論分析提供可靠的分類基礎(chǔ)。4.2不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的情感分析4.2.1情感分析模型選擇與訓(xùn)練在對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論進(jìn)行情感分析時(shí)，模型的選擇與訓(xùn)練至關(guān)重要。本研究選用基于LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）的情感分析模型，該模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，能夠有效捕捉文本中的上下文信息和長(zhǎng)期依賴關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地判斷文本的情感傾向。LSTM作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），通過引入門控機(jī)制解決了傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)面臨的梯度消失和梯度爆炸問題。它主要包含輸入門、遺忘門和輸出門。輸入門決定了當(dāng)前輸入信息有多少將被存入記憶單元；遺忘門控制著記憶單元中舊信息的保留或丟棄；輸出門則確定了從記憶單元中輸出的信息。在手機(jī)評(píng)論情感分析中，這些門控機(jī)制能夠幫助模型更好地理解評(píng)論中詞語之間的語義關(guān)聯(lián)，例如在評(píng)論“這款手機(jī)拍照效果非常好，但是電池續(xù)航太差了”中，LSTM模型可以通過門控機(jī)制，同時(shí)記住“拍照效果好”這一正面信息和“電池續(xù)航差”這一負(fù)面信息，準(zhǔn)確判斷出該評(píng)論整體的情感傾向較為復(fù)雜，既包含正面評(píng)價(jià)也包含負(fù)面評(píng)價(jià)。為了訓(xùn)練基于LSTM的情感分析模型，需要大量標(biāo)注情感的評(píng)論數(shù)據(jù)。本研究從之前收集并預(yù)處理好的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)中，篩選出一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行人工標(biāo)注。邀請(qǐng)專業(yè)的標(biāo)注人員，根據(jù)評(píng)論的語義和情感表達(dá)，將評(píng)論分為正面、負(fù)面和中性三類。例如，對(duì)于評(píng)論“這部手機(jī)運(yùn)行速度超快，拍照也很清晰，非常滿意”，標(biāo)注為正面；“手機(jī)發(fā)熱嚴(yán)重，玩一會(huì)兒游戲就燙手，太失望了”標(biāo)注為負(fù)面；“手機(jī)外觀還行，沒什么特別的亮點(diǎn)”標(biāo)注為中性。經(jīng)過仔細(xì)標(biāo)注，構(gòu)建了一個(gè)包含不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的情感標(biāo)注數(shù)據(jù)集。將標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，通常按照70%、15%、15%的比例進(jìn)行劃分。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，將評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，轉(zhuǎn)換為模型能夠接受的輸入形式。例如，使用詞向量模型（如Word2Vec或GloVe）將評(píng)論中的每個(gè)詞語映射為一個(gè)固定維度的向量，然后將這些向量按照評(píng)論中詞語的順序排列，形成一個(gè)序列向量作為L(zhǎng)STM模型的輸入。模型通過不斷地學(xué)習(xí)訓(xùn)練集中評(píng)論的文本特征和對(duì)應(yīng)的情感標(biāo)簽，調(diào)整模型的參數(shù)，以提高對(duì)情感傾向的判斷能力。在訓(xùn)練過程中，還會(huì)使用一些優(yōu)化算法（如Adam優(yōu)化器）來加速模型的收斂，同時(shí)設(shè)置合適的學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等超參數(shù)，以避免模型出現(xiàn)過擬合或欠擬合的情況。在訓(xùn)練過程中，通過驗(yàn)證集對(duì)模型的性能進(jìn)行監(jiān)控。計(jì)算模型在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，觀察這些指標(biāo)的變化情況。如果模型在驗(yàn)證集上的性能開始下降，說明可能出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，此時(shí)可以采取一些措施，如增加正則化項(xiàng)（如L1或L2正則化）、提前終止訓(xùn)練等，以提高模型的泛化能力。當(dāng)模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能都趨于穩(wěn)定時(shí)，認(rèn)為模型訓(xùn)練完成。最后，使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型在測(cè)試集上的各項(xiàng)性能指標(biāo)，以驗(yàn)證模型的有效性和準(zhǔn)確性。通過以上步驟，訓(xùn)練出一個(gè)性能良好的基于LSTM的手機(jī)評(píng)論情感分析模型，為后續(xù)對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的情感分析奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.2.2情感傾向分布分析在完成基于LSTM的情感分析模型訓(xùn)練后，運(yùn)用該模型對(duì)不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論進(jìn)行情感傾向分析，深入探究消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格手機(jī)的情感態(tài)度。通過對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)的處理，計(jì)算出各價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論中正面、負(fù)面和中性情感的比例，并繪制情感傾向分布圖，以直觀展示消費(fèi)者情感的分布情況。對(duì)于低端手機(jī)（價(jià)格在1000元以下），分析發(fā)現(xiàn)其評(píng)論的情感傾向呈現(xiàn)出一定的特點(diǎn)。在大量的評(píng)論數(shù)據(jù)中，正面情感的比例約為30%，負(fù)面情感的比例相對(duì)較高，達(dá)到40%，中性情感占30%。從正面情感的評(píng)論內(nèi)容來看，消費(fèi)者主要關(guān)注的是低端手機(jī)的性價(jià)比和基本功能的可用性。例如，有消費(fèi)者評(píng)論“這個(gè)價(jià)格能買到這樣的手機(jī)，能打電話、發(fā)短信，還能上網(wǎng)看視頻，已經(jīng)很滿足了，性價(jià)比真的很高”，體現(xiàn)了對(duì)其性價(jià)比的認(rèn)可。然而，負(fù)面評(píng)論主要集中在手機(jī)的性能和質(zhì)量方面，如“手機(jī)運(yùn)行特別卡，打開個(gè)應(yīng)用都要等半天，而且電池也不耐用，用不了多久就沒電了”，反映出低端手機(jī)在性能和續(xù)航上存在的不足，導(dǎo)致消費(fèi)者的不滿情緒較高。中低端手機(jī)（價(jià)格在1000-2000元）的情感傾向分布與低端手機(jī)有所不同。正面情感的比例提升至40%，負(fù)面情感比例降至30%，中性情感為30%。正面評(píng)論中，消費(fèi)者除了提及性價(jià)比外，還對(duì)手機(jī)的部分性能提升表示滿意，如“這款手機(jī)的拍照比我想象中好很多，拍出來的照片很清晰，而且運(yùn)行速度也還可以，日常使用沒問題”，表明中低端手機(jī)在滿足性價(jià)比的同時(shí)，在拍照和性能方面有了一定的改進(jìn)，得到了消費(fèi)者的認(rèn)可。負(fù)面評(píng)論則主要圍繞手機(jī)的一些細(xì)節(jié)問題，如“手機(jī)的系統(tǒng)偶爾會(huì)出現(xiàn)閃退的情況，雖然不頻繁，但還是有點(diǎn)影響使用體驗(yàn)”，說明中低端手機(jī)在系統(tǒng)穩(wěn)定性等方面還有提升空間。中高端手機(jī)（價(jià)格在2000-4000元）的情感傾向表現(xiàn)出較高的滿意度。正面情感比例達(dá)到50%，負(fù)面情感比例為25%，中性情感為25%。正面評(píng)論中，消費(fèi)者高度評(píng)價(jià)手機(jī)的性能、拍照、屏幕等核心配置，如“這部手機(jī)的處理器性能很強(qiáng)，玩大型游戲一點(diǎn)都不卡頓，拍照效果也非常出色，色彩還原度高，屏幕顯示也很清晰，用起來很舒服”，體現(xiàn)了中高端手機(jī)在滿足消費(fèi)者對(duì)性能和功能需求方面表現(xiàn)出色。負(fù)面評(píng)論相對(duì)較少，主要集中在一些個(gè)性化需求未得到滿足，如“手機(jī)的外觀設(shè)計(jì)比較普通，沒有什么特色，希望能更時(shí)尚一些”。高端手機(jī)（價(jià)格在4000元以上）的情感傾向呈現(xiàn)出較高的正面比例。正面情感比例達(dá)到60%，負(fù)面情感比例為20%，中性情感為20%。正面評(píng)論中，消費(fèi)者對(duì)高端手機(jī)的頂尖技術(shù)、卓越品質(zhì)和出色的用戶體驗(yàn)給予了高度贊揚(yáng)，如“這款手機(jī)的各方面都非常完美，搭載的最新芯片性能強(qiáng)勁，拍照功能更是驚艷，各種場(chǎng)景都能輕松應(yīng)對(duì)，而且做工精細(xì)，質(zhì)感十足，使用起來真的是一種享受”，充分體現(xiàn)了高端手機(jī)在滿足消費(fèi)者對(duì)品質(zhì)和性能極致追求方面的優(yōu)勢(shì)。負(fù)面評(píng)論主要涉及一些高端功能的適用性問題，如“手機(jī)的某些新功能雖然很先進(jìn)，但實(shí)際使用場(chǎng)景不多，感覺有些浪費(fèi)”。為了更直觀地展示不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的情感傾向分布，繪制情感傾向分布圖。以價(jià)格區(qū)間為橫軸，正面、負(fù)面和中性情感比例為縱軸，繪制柱狀圖或餅圖。在柱狀圖中，可以清晰地看到不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論中三種情感傾向的比例差異，直觀地反映出消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格手機(jī)的情感態(tài)度變化趨勢(shì)。通過情感傾向分布分析，能夠全面了解消費(fèi)者對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)的滿意度和關(guān)注點(diǎn)，為手機(jī)廠商改進(jìn)產(chǎn)品和優(yōu)化營(yíng)銷策略提供有力的數(shù)據(jù)支持。4.2.3情感分析結(jié)果與價(jià)格相關(guān)性探討通過對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的情感分析，深入探討價(jià)格與情感傾向之間的關(guān)系，以及價(jià)格對(duì)消費(fèi)者情感產(chǎn)生影響的因素，對(duì)于手機(jī)廠商制定合理的產(chǎn)品策略和市場(chǎng)定位具有重要的指導(dǎo)意義。從情感分析結(jié)果來看，價(jià)格與情感傾向之間存在一定的相關(guān)性。隨著手機(jī)價(jià)格的升高，正面情感的比例呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，負(fù)面情感的比例逐漸下降。這表明高端手機(jī)更容易獲得消費(fèi)者的正面評(píng)價(jià)，而低端手機(jī)則面臨更多的負(fù)面反饋。以高端手機(jī)為例，其憑借頂尖的技術(shù)、卓越的性能和出色的品質(zhì)，能夠滿足消費(fèi)者對(duì)手機(jī)的高要求，從而贏得消費(fèi)者的青睞和認(rèn)可，獲得較高的正面情感評(píng)價(jià)。例如，蘋果iPhone系列和華為Mate系列等高端機(jī)型，在處理器性能、拍照能力、屏幕顯示等方面處于行業(yè)領(lǐng)先水平，消費(fèi)者在評(píng)論中對(duì)這些方面的高度贊揚(yáng)使得正面情感比例較高。而低端手機(jī)由于成本限制，在性能、配置和質(zhì)量等方面相對(duì)較弱，難以滿足消費(fèi)者對(duì)手機(jī)功能和體驗(yàn)的期望，導(dǎo)致負(fù)面情感比例較高。如前文所述，低端手機(jī)常出現(xiàn)運(yùn)行卡頓、電池續(xù)航短等問題，這些缺點(diǎn)引發(fā)了消費(fèi)者的不滿，使得負(fù)面評(píng)論增多。價(jià)格對(duì)消費(fèi)者情感的影響因素是多方面的。首先是產(chǎn)品性能和配置。高價(jià)格往往意味著更好的處理器、更優(yōu)質(zhì)的攝像頭、更高分辨率的屏幕等，這些高性能的配置能夠?yàn)橄M(fèi)者帶來更流暢的使用體驗(yàn)、更出色的拍照效果和更清晰的視覺享受，從而提升消費(fèi)者的滿意度和正面情感。例如，中高端和高端手機(jī)普遍采用了高性能的處理器，如高通驍龍8系列芯片，能夠快速運(yùn)行各種大型應(yīng)用和游戲，滿足消費(fèi)者對(duì)手機(jī)性能的追求，使得消費(fèi)者在使用過程中感受到便捷和高效，進(jìn)而產(chǎn)生正面情感。其次是品牌形象和品牌價(jià)值。知名品牌往往具有較高的品牌聲譽(yù)和品牌忠誠(chéng)度，消費(fèi)者對(duì)其產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)有更高的信任度。高端品牌通過長(zhǎng)期的市場(chǎng)積累和品牌建設(shè)，塑造了高端、優(yōu)質(zhì)的品牌形象，消費(fèi)者購(gòu)買這些品牌的手機(jī)不僅是為了獲得產(chǎn)品本身的功能，還希望通過品牌來彰顯自己的身份和品味。例如，蘋果和華為在高端手機(jī)市場(chǎng)的品牌影響力巨大，消費(fèi)者在購(gòu)買其產(chǎn)品時(shí)，會(huì)因?yàn)槠放频母郊又刀鴮?duì)產(chǎn)品產(chǎn)生更高的期望和好感，即使產(chǎn)品存在一些小問題，也可能因?yàn)槠放频囊蛩囟o予相對(duì)寬容的評(píng)價(jià)，從而提高正面情感比例。再者是消費(fèi)者的心理預(yù)期。不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)會(huì)引發(fā)消費(fèi)者不同的心理預(yù)期。消費(fèi)者購(gòu)買高端手機(jī)時(shí)，會(huì)對(duì)其性能、品質(zhì)和體驗(yàn)有非常高的期望，當(dāng)手機(jī)能夠滿足或超越這些期望時(shí)，消費(fèi)者會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的滿足感和正面情感。相反，購(gòu)買低端手機(jī)的消費(fèi)者雖然對(duì)價(jià)格敏感，更注重性價(jià)比，但也會(huì)對(duì)手機(jī)的基本功能和質(zhì)量有一定的期望，如果手機(jī)在這些方面表現(xiàn)不佳，就會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者的心理落差較大，負(fù)面情感增加。例如，消費(fèi)者購(gòu)買一款價(jià)格較高的手機(jī)，期望它能夠在各方面都表現(xiàn)出色，如果手機(jī)在使用過程中出現(xiàn)一些與價(jià)格不匹配的問題，如高端手機(jī)出現(xiàn)頻繁死機(jī)的情況，消費(fèi)者會(huì)感到非常失望，負(fù)面情感會(huì)大幅上升。此外，售后服務(wù)也是影響消費(fèi)者情感的重要因素。高端手機(jī)廠商通常會(huì)提供更完善、更優(yōu)質(zhì)的售后服務(wù)，如快速的維修響應(yīng)、較長(zhǎng)的質(zhì)保期、專屬的客戶服務(wù)等，這些良好的售后服務(wù)能夠增強(qiáng)消費(fèi)者的購(gòu)買信心，在產(chǎn)品出現(xiàn)問題時(shí)，也能及時(shí)解決消費(fèi)者的困擾，從而減少負(fù)面情感。而一些低端手機(jī)廠商在售后服務(wù)方面可能存在不足，導(dǎo)致消費(fèi)者在遇到問題時(shí)無法得到及時(shí)有效的解決，進(jìn)一步加劇了負(fù)面情感。通過對(duì)價(jià)格與情感傾向關(guān)系及影響因素的探討，手機(jī)廠商可以更有針對(duì)性地進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、品牌建設(shè)和售后服務(wù)優(yōu)化，以滿足消費(fèi)者的需求，提升消費(fèi)者的情感滿意度。4.3不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的主題分析4.3.1LDA主題模型介紹與應(yīng)用LDA（LatentDirichletAllocation）主題模型是一種強(qiáng)大的無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在文本挖掘領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)文本集合中的潛在主題。其核心原理基于概率圖模型，假設(shè)每個(gè)文檔是由多個(gè)主題按照一定的概率分布混合而成，而每個(gè)主題又由一組詞語按照特定的概率分布生成。在手機(jī)評(píng)論分析中，LDA主題模型能夠從大量的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)中挖掘出消費(fèi)者關(guān)注的潛在主題，如性能、外觀、價(jià)格、拍照、續(xù)航等，為深入了解消費(fèi)者需求和產(chǎn)品特點(diǎn)提供有力支持。在實(shí)際應(yīng)用中，將不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)作為輸入，通過LDA主題模型進(jìn)行分析。以某電商平臺(tái)上不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)為例，首先對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、去除停用詞等操作，將文本轉(zhuǎn)化為適合模型處理的形式。然后，將預(yù)處理后的評(píng)論數(shù)據(jù)輸入到LDA主題模型中，設(shè)置合適的主題數(shù)量（如K=10，表示希望模型發(fā)現(xiàn)10個(gè)潛在主題）。模型通過吉布斯采樣或變分推斷等算法進(jìn)行迭代訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中，模型會(huì)不斷調(diào)整每個(gè)文檔的主題分布以及每個(gè)主題的詞語分布，直到收斂。經(jīng)過訓(xùn)練后，模型可以輸出每個(gè)評(píng)論與各個(gè)主題的關(guān)聯(lián)概率，以及每個(gè)主題下的詞語概率分布。例如，對(duì)于高端手機(jī)評(píng)論數(shù)據(jù)，LDA主題模型可能發(fā)現(xiàn)“頂級(jí)性能”“卓越拍照”“前沿科技”等主題。在“頂級(jí)性能”主題下，“驍龍8Gen2”“LPDDR5X內(nèi)存”“UFS4.0閃存”等詞語具有較高的概率，表明消費(fèi)者在討論高端手機(jī)性能時(shí)，這些配置是重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容；在“卓越拍照”主題下，“一英寸大底主攝”“潛望式長(zhǎng)焦鏡頭”“光學(xué)防抖”等詞語頻繁出現(xiàn)，反映出高端手機(jī)拍照功能的關(guān)鍵特點(diǎn)和消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)。通過LDA主題模型的分析，能夠清晰地了解到不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論中的潛在主題，為后續(xù)的深入分析和決策提供了重要的基礎(chǔ)。4.3.2主題關(guān)鍵詞提取與分析在應(yīng)用LDA主題模型對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論進(jìn)行分析后，提取每個(gè)主題的關(guān)鍵詞是深入理解主題內(nèi)容和消費(fèi)者關(guān)注點(diǎn)的關(guān)鍵步驟。通過對(duì)主題中詞語概率分布的分析，選取概率較高的詞語作為關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞能夠直觀地反映主題的核心內(nèi)容。對(duì)于低端手機(jī)評(píng)論，通過LDA主題模型分析發(fā)現(xiàn)，其中一個(gè)重要主題圍繞“性價(jià)比”展開。在這個(gè)主題下，提取出的關(guān)鍵詞有“價(jià)格實(shí)惠”“基本功能”“耐用”“學(xué)生黨”等。“價(jià)格實(shí)惠”直接體現(xiàn)了低端手機(jī)在價(jià)格方面的優(yōu)勢(shì)，這是吸引消費(fèi)者的重要因素；“基本功能”表明消費(fèi)者對(duì)低端手機(jī)的期望主要集中在滿足日常基本通訊和簡(jiǎn)單應(yīng)用需求上，如打電話、發(fā)短信、瀏覽網(wǎng)頁等；“耐用”反映出消費(fèi)者希望低端手機(jī)具有較好的質(zhì)量，能夠長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定使用；“學(xué)生黨”則明確了低端手機(jī)的主要目標(biāo)用戶群體之一，學(xué)生群體通常預(yù)算有限，更注重性價(jià)比，這與提取的關(guān)鍵詞相契合。在中低端手機(jī)評(píng)論中，“性能提升”是一個(gè)突出的主題。該主題下的關(guān)鍵詞包括“處理器升級(jí)”“大內(nèi)存”“高清屏幕”“游戲體驗(yàn)”等。“處理器升級(jí)”和“大內(nèi)存”體現(xiàn)了中低端手機(jī)在性能方面的改進(jìn)，相比低端手機(jī)，中低端手機(jī)在處理器性能和內(nèi)存容量上有了一定提升，能夠更好地滿足用戶運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序和進(jìn)行輕度游戲的需求；“高清屏幕”表明消費(fèi)者對(duì)中低端手機(jī)的屏幕顯示效果有了更高的要求，期望獲得更清晰、舒適的視覺體驗(yàn)；“游戲體驗(yàn)”則進(jìn)一步說明中低端手機(jī)在滿足日常使用的基礎(chǔ)上，開始注重提升用戶在游戲方面的體驗(yàn)，這也是該價(jià)格區(qū)間手機(jī)吸引年輕消費(fèi)者的重要賣點(diǎn)。對(duì)于中高端手機(jī)評(píng)論，“影像能力”是一個(gè)備受關(guān)注的主題。關(guān)鍵詞有“高像素鏡頭”“夜景模式”“專業(yè)拍照”“視頻防抖”等。“高像素鏡頭”是中高端手機(jī)提升拍照能力的重要硬件配置，能夠拍攝出更清晰、細(xì)節(jié)更豐富的照片；“夜景模式”針對(duì)夜間拍攝場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化，解決了傳統(tǒng)手機(jī)在夜間拍照時(shí)畫面模糊、噪點(diǎn)多等問題，滿足了消費(fèi)者在不同光線環(huán)境下的拍攝需求；“專業(yè)拍照”體現(xiàn)了中高端手機(jī)在拍照功能上向?qū)I(yè)化方向發(fā)展，提供了更多的拍攝模式和參數(shù)調(diào)節(jié)選項(xiàng)，滿足攝影愛好者對(duì)拍攝效果的追求；“視頻防抖”則是針對(duì)視頻拍攝的重要功能，保證了拍攝視頻時(shí)畫面的穩(wěn)定性，提升了視頻拍攝的質(zhì)量。通過對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論主題關(guān)鍵詞的提取和分析，可以清晰地看到各價(jià)格段手機(jī)評(píng)論主題的差異和共性。差異方面，不同價(jià)格區(qū)間的手機(jī)由于其定位和目標(biāo)用戶群體的不同，消費(fèi)者關(guān)注的重點(diǎn)也有所不同。低端手機(jī)主要關(guān)注價(jià)格和基本功能，中低端手機(jī)在性價(jià)比的基礎(chǔ)上開始注重性能提升，中高端手機(jī)則更強(qiáng)調(diào)影像能力等核心功能的優(yōu)化。共性方面，無論價(jià)格區(qū)間如何，消費(fèi)者都關(guān)注手機(jī)的性能、拍照等基本功能，只是關(guān)注的程度和側(cè)重點(diǎn)有所不同。這些分析結(jié)果為手機(jī)廠商了解消費(fèi)者需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略提供了有價(jià)值的參考。4.3.3主題與價(jià)格的關(guān)聯(lián)分析深入分析主題與價(jià)格的關(guān)聯(lián)，能夠更清晰地揭示不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)的特點(diǎn)和消費(fèi)者的關(guān)注點(diǎn)，為消費(fèi)者購(gòu)買決策和商家市場(chǎng)策略制定提供有力依據(jù)。通過對(duì)不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)評(píng)論的LDA主題模型分析結(jié)果，統(tǒng)計(jì)每個(gè)主題在各價(jià)格區(qū)間出現(xiàn)的頻率和重要性，從而發(fā)現(xiàn)主題與價(jià)格之間的內(nèi)在聯(lián)系。從頻率分布來看，某些主題在特定價(jià)格區(qū)間出現(xiàn)的頻率較高，反映出該價(jià)格區(qū)間手機(jī)的顯著特點(diǎn)和消費(fèi)者的主要關(guān)注點(diǎn)。在高端手機(jī)評(píng)論中，“頂級(jí)性能”“卓越拍照”“前沿科技”等主題出現(xiàn)的頻率明顯高于其他價(jià)格區(qū)間。這是因?yàn)楦叨耸謾C(jī)通常代表著手機(jī)行業(yè)的頂尖技術(shù)和設(shè)計(jì)水平，消費(fèi)者購(gòu)買高端手機(jī)時(shí)，更關(guān)注其在性能、拍照等方面的極致表現(xiàn)，以及是否具備如5G網(wǎng)絡(luò)、無線快充、折疊屏等前沿科技。例如，蘋果iPhone系列和華為Mate系列等高端機(jī)型，憑借其強(qiáng)大的處理器性能、頂尖的拍照技術(shù)和不斷創(chuàng)新的科技應(yīng)用，吸引了追求極致體驗(yàn)的消費(fèi)者，使得這些主題在高端手機(jī)評(píng)論中頻繁出現(xiàn)。而在低端手機(jī)評(píng)論中，“性價(jià)比”“基本功能”等主題的頻率較高。這是因?yàn)榈投耸謾C(jī)的目標(biāo)用戶主要是對(duì)價(jià)格敏感、注重基本通訊功能的消費(fèi)者，他們更關(guān)注手機(jī)是否能夠以較低的價(jià)格滿足日常基本需求。如紅米9A等低端機(jī)型，以其親民的價(jià)格和穩(wěn)定的基本功能，受到了學(xué)生群體和老年用戶等對(duì)價(jià)格敏感人群的青睞，在相關(guān)評(píng)論中，“性價(jià)比”和“基本功能”成為主要關(guān)注點(diǎn)。從重要性角度分析，不同價(jià)格區(qū)間下同一主題的重要性也有所不同。以“拍照”主題為例，在高端手機(jī)中，拍照功能是其核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，消費(fèi)者對(duì)拍照的要求極高，不僅要求高像素、高質(zhì)量的照片，還期望具備專業(yè)級(jí)的拍攝功能和出色的拍攝體驗(yàn)，因此“拍照”主題在高端手機(jī)評(píng)論中具有極高的重要性。而在低端手機(jī)中，拍照功能相對(duì)不是重點(diǎn)，消費(fèi)者對(duì)其拍照要求主要是滿足基本的記錄需求，因此“拍照”主題在低端手機(jī)評(píng)論中的重要性相對(duì)較低。通過對(duì)主題與價(jià)格的關(guān)聯(lián)分析，消費(fèi)者在購(gòu)買手機(jī)時(shí)，可以根據(jù)自己的預(yù)算和對(duì)不同主題的關(guān)注程度，更有針對(duì)性地選擇適合自己的手機(jī)。例如，注重性價(jià)比和基本功能的消費(fèi)者可以選擇低端或中低端手機(jī)；而對(duì)性能、拍照等有較高要求的消費(fèi)者，則可以考慮中高端或高端手機(jī)。對(duì)于商家來說，能夠根據(jù)不同價(jià)格區(qū)間主題的特點(diǎn)和消費(fèi)者需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營(yíng)銷策略。針對(duì)高端市場(chǎng)，不斷提升手機(jī)的性能和拍照等核心功能，加大對(duì)前沿科技的研發(fā)和應(yīng)用；對(duì)于低端市場(chǎng)，注重控制成本，提高產(chǎn)品的性價(jià)比，滿足消費(fèi)者對(duì)基本功能的需求。五、案例分析5.1案例選取與數(shù)據(jù)說明為了深入研究不同價(jià)格區(qū)間手機(jī)商品評(píng)論的特點(diǎn)和規(guī)律，本研究選取了具有代表性的蘋果、華為、小米三個(gè)品牌的熱門手機(jī)型號(hào)作為案例進(jìn)行分析。這些品牌在手機(jī)市場(chǎng)中占據(jù)重要地位，其產(chǎn)品涵蓋了廣泛的價(jià)格區(qū)間和多樣化的功能特點(diǎn)，能夠充分反映不同消費(fèi)者群體的需求和偏好。蘋果iPhone14系列作為高端手機(jī)的代表，iPhone14ProMax的價(jià)格通常在8000元以上，定位為追求極致性能、卓越拍照和頂級(jí)用戶體驗(yàn)的高端消費(fèi)者。該機(jī)型搭載了強(qiáng)大的A16仿生芯片，具備出色的圖形處理能力和流暢的系統(tǒng)運(yùn)行速度，能夠輕松應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的任務(wù)和大型游戲。其拍照系統(tǒng)更是備受關(guān)注，主攝采用4800萬像素的鏡頭，配合先進(jìn)的計(jì)算攝影技術(shù)，能夠拍攝出高質(zhì)量的照片和視頻，滿足專業(yè)攝影愛好者的需求。在本研究中，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從京東、淘寶等主流電商平臺(tái)收集到了iPhone14ProMax的評(píng)論數(shù)據(jù)共計(jì)5000條。這些評(píng)論涵蓋了產(chǎn)品發(fā)布后的不同時(shí)間段，包括初期用戶的開箱體驗(yàn)、長(zhǎng)期使用后的性能反饋等，能夠全面反映消費(fèi)者對(duì)該機(jī)型的評(píng)價(jià)和感受。華為P60系列是中高端手機(jī)的典型代表，P60Pro的價(jià)格大致在4000-6000元之間，主要面向?qū)ε恼蘸托阅苡休^高要求，同時(shí)注重品牌和品質(zhì)的消費(fèi)者。該機(jī)型在影像能力方面表現(xiàn)突出，配備了超聚光XMAGE影像系統(tǒng)，擁有可變光圈技術(shù)，能夠根據(jù)不同的拍攝場(chǎng)景自動(dòng)調(diào)整光圈大小，實(shí)現(xiàn)更出色的拍照效果。在性能上，搭載了高通驍龍8+4G處理器，性能強(qiáng)勁，能夠滿足用戶日常使用和游戲娛樂的需求。本研究收集到P60Pro的評(píng)論數(shù)據(jù)4000條，這些評(píng)論從不同角度反映了消費(fèi)者對(duì)其拍照功能、性能表現(xiàn)、外觀設(shè)計(jì)等方面的評(píng)價(jià)，為深入分析中高端手機(jī)的特點(diǎn)提供了豐富的數(shù)據(jù)支持。小米13系列定位為中高端手機(jī)，小米13的價(jià)格在3000-4000元區(qū)間，以高性價(jià)比和出色的性能吸引了眾多追求性能與價(jià)格平衡的消費(fèi)者。它搭載了高通驍龍8Gen2處理器，性能出色，能夠流暢運(yùn)行各種應(yīng)用程序和游戲。在屏幕顯示方面，采用了高素質(zhì)的AMOLED屏幕，顯示效果清晰、色彩鮮艷。本研究獲取到小米13的評(píng)論數(shù)據(jù)3500條，這些評(píng)論體現(xiàn)了消費(fèi)者對(duì)其性價(jià)比、性能、外觀等方面的看法，有助于深入了解中高端手機(jī)在消費(fèi)者心中的形象和需求。紅米Note12系列屬于中低端手機(jī)，紅米Note12R的價(jià)格在1000-2000元之間，主要滿足對(duì)價(jià)格敏感、注重基本功能和性價(jià)比的消費(fèi)者需求。它配備了聯(lián)發(fā)科天璣700處理器，能夠滿足日常的通訊、社交、瀏覽網(wǎng)頁等基本功能需求。在電池續(xù)航方面，擁有大容量電池，能夠提供較長(zhǎng)的使用時(shí)間。本研究收集到紅米Note12R的評(píng)論數(shù)據(jù)3000條，這些評(píng)論反映了中低端手機(jī)用戶對(duì)產(chǎn)品的基本功能、價(jià)格、續(xù)航等方面的關(guān)注和評(píng)價(jià)。通過對(duì)這些不同品牌、不同價(jià)格區(qū)間的熱門手機(jī)型號(hào)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠全面了解不同價(jià)格段手機(jī)在消費(fèi)者心中的評(píng)價(jià)和需求差異，為消費(fèi)者購(gòu)買決策和商家營(yíng)銷策略制定提供有價(jià)值的參考依據(jù)。5.2案例分析過程5.2.1評(píng)論數(shù)據(jù)處理與分析在對(duì)選取的蘋果iPhone14ProMax、華為P60Pro、小米13和紅米Note12R這幾款手機(jī)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，首先進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗操作。通過基于哈希值的去重方法，去除了大量重復(fù)評(píng)論，確保每條評(píng)論的唯一性。同時(shí)，仔細(xì)檢查并處理了缺失值和異常值。對(duì)于缺失評(píng)論內(nèi)容的記錄，直接予以刪除；對(duì)于用戶評(píng)分缺失的情況，采用均值填充的方式，根據(jù)同價(jià)格區(qū)間其他評(píng)論的評(píng)分均值進(jìn)行填充；對(duì)于異常評(píng)分，利用箱線圖進(jìn)行檢測(cè)，將評(píng)分小于Q1-1.5*IQR或大于Q3+1.5*IQR的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值，并進(jìn)行相應(yīng)的修剪處理，保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在文本去噪環(huán)節(jié)，借助Python的BeautifulSoup庫(kù)移除了評(píng)論中的HTML標(biāo)簽，使用正則表達(dá)式去除了特殊字符，如標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、表情符號(hào)等，并通過構(gòu)建停用詞表去除了停用詞。以蘋果iPhone14ProMax的一條評(píng)論“這款手機(jī)拍照效果真的是太棒啦??，運(yùn)行速度也超快，非常滿意！”為例，經(jīng)過HTML標(biāo)簽移除、特殊字符去除和停用詞處理后，得到干凈的文本“這款手機(jī)拍照效果太棒運(yùn)行速度超快非常滿意”，為后續(xù)的分析提供了純凈的文本數(shù)據(jù)。中文分詞采用結(jié)巴分詞工具的精確模式，將連續(xù)的中文文本切分成獨(dú)立的詞語。為了提高分詞的準(zhǔn)確性，還根據(jù)手機(jī)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語和常見詞匯，構(gòu)建了自定義詞典，如“A16仿生芯片”“超聚光XMAGE影像系統(tǒng)”“驍龍8Gen2”等，使分詞結(jié)果更符合手機(jī)評(píng)論的