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基于文本挖掘的在线健康社区患者信任度提升及交易行为促成策略研究——以好大夫为例
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作者 葛姝娴 刘文军 《江苏商论》 2025年第10期82-86,共5页
随着21世纪数字经济的快速发展,以在线健康社区为代表的互联网医疗平台不断涌现。在线健康社区为患者提供了大量优质资源信息,其中诊后评论信息可作为患者考虑选择该医生的重要参考因素。本文首先使用文本挖掘技术,对在线健康社区中的... 随着21世纪数字经济的快速发展,以在线健康社区为代表的互联网医疗平台不断涌现。在线健康社区为患者提供了大量优质资源信息,其中诊后评论信息可作为患者考虑选择该医生的重要参考因素。本文首先使用文本挖掘技术,对在线健康社区中的患者诊后评论基于SnowNLP进行打分并划分为高信任度文集和低信任度文集,后使用ROSTCM软件探究患者不同信任度下评论时关注的重点,从中总结出影响患者信任度的主要影响因素,包括医生服务态度、医生技术能力、医院诊治流程、线上互动频率等,并根据分析结果为医院、医生及在线健康社区提升患者信任度、促成线上交易行为提出改进建议。 展开更多
关键词 在线健康社区 文本挖掘 患者信任度 snownlp
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基于手机评论文本的用户情感分析研究 被引量：3
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作者 杨嘉怡 李晓英 何首武 《大众科技》 2022年第9期22-24,21,共4页
以华为Mate40与苹果iPhone13两款手机为研究对象,通过Python爬虫技术采集电商平台的用户评论信息,对评论数据进行数据清洗、文本分词和去停用词等预处理后,采用SnowNLP对评论文本进行情感分析。最后,通过LDA模型对正、负面评价进行主题... 以华为Mate40与苹果iPhone13两款手机为研究对象,通过Python爬虫技术采集电商平台的用户评论信息,对评论数据进行数据清洗、文本分词和去停用词等预处理后,采用SnowNLP对评论文本进行情感分析。最后,通过LDA模型对正、负面评价进行主题分析,并将分析结果可视化展示,以期为手机厂商改进产品及服务质量提供参考建议。 展开更多
关键词 手机评论 情感分析 snow nlp LDA主题模型
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