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摘 要

近年来，随着智能终端使用人群的增加，电子商务领域也在向为用户提供个性化更优服务加速发展，为此开发商对产品更新改进需求的把控要求也相应提高，由此显而易见，把握用户的潜在需求将把握产品更新的风向标，所以本文想运用数据挖掘技术，以苏宁易购APP的用户为目标人群，得出用户的潜在需求和情感趋势。

本文首先对数据挖掘方法在用户评论领域的应用进行国内外主要成果研究总结，然后基于目前的市场状况对应用于APP市场内的数据挖掘方法进行可行性分析，得出可行的结果后，对APP市场内提供的数据进行处理后进行情感数据分析和关键词的数据挖掘，其中应用了SnowNLP和jieba分词等方法，得出苏宁易购APP的用户在评论中反映出的情感趋势及潜在需求，并进一步得出APP潜在问题，然后对问题进行分析后提出合理的解决方案。最后阐述了该挖掘方法的贡献与局限性。

关键词：数据挖掘 APP市场 苏宁易购 用户评论

Research on Demand Mining of APP Optimizing Based on User Evaluation-A Case Study of Suning Easy-to-buy APP

Abstract

In recent years, with the increasing number of users of intelligent terminals, the field of e-commerce is also accelerating the development of personalized and better services for users. Therefore, the requirement of developers to control the demand for product updating and improvement is also increased accordingly. It is obvious that grasping the potential needs of users will grasp the vane of product updating. So this paper intends to use data mining technology to buy E-commerce in Suning. APP users are the target group, and their potential needs and emotional trends are obtained.

Firstly, this paper summarizes the main research results of data mining methods in the field of user reviews at home and abroad. Then, based on the current market situation, the feasibility of data mining methods applied in the APP market is analyzed. After obtaining the feasible results, the data provided in the APP market are processed to conduct emotional data analysis and keyword data mining. SnowNLP and Jieba participle are used to get the emotional trend and potential demand reflected by the users of Suning Easy-to-buy APP in their comments, and further draw the potential problems of APP, and then put forward reasonable solutions after analyzing the problems. Finally, the contribution and limitation of this mining method are discussed.

Key words: Data Mining；App Market;Suning Easy-to-buy；User Review

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 2

1.2.1国外用户评论挖掘研究现状 2

1.2.2国内用户评论挖掘研究现状 4

1.3研究内容 6

1.4数据挖掘及APP市场的相关界定 7

1.4.1数据挖掘的概念 7

1.4.2用户评论的概念界定 8

第二章 基于苏宁APP用户评论数据挖掘方法可行性分析 10

2.1基于苏宁APP用户评论数据挖掘方法特点分析 10

2.1.1基于苏宁APP用户评论数据挖掘方法优势 10

2.1.2基于苏宁APP用户评论数据挖掘方法劣势 11

2.2数据挖掘技术的使用 12

2.3方法可行原因分析 12

2.3.1开发商对用户体验的需求 12

2.3.2数据来源的可行性 13

第三章 苏宁易购APP市场用户评论的需求及情感分析挖掘 14

3.1数据收集 14

3.1.1原始数据的收集 14

3.1.2数据的预处理 15

3.2数据挖掘 15

3.2.1情感趋势挖掘 15

3.2.2关键词挖掘 19

3.3需求及情感趋势分析 24

3.3.1基于用户评论分析的需求问题 24

3.3.2基于词云关键词分析的需求问题 24

3.3.3用户情感趋势分析 25

3.3.4小结 25

第四章 苏宁易购APP各体系优化方案 27

4.1客服及售后服务规范优化 27

4.1.1规范化客服及售后并绑定绩效考核 27

4.1.2具体操作方法 27

4.2 APP界面排版优化 28

4.2.1对苏宁易购APP界面进行优化 28

4.2.2具体操作方法 28

4.3 APP更新限制优化 28

4.3.1定期进行需求和漏洞挖掘 28

4.3.2具体操作方法 29

4.4 优惠活动引流优化 29

4.4.1强调特有优势 29

4.4.2具体操作方法 29

4.5 加强商业合作优化 30

4.5.1与其他公司进行商业合作引流 30

4.5.2具体操作方法 30

第五章 总结与展望 31

5.1总结与贡献 31

5.2研究局限性与未来展望 31

参考文献 33

致谢 36

图目录

图1-1 论文结构图 7

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