1. 研究目的与意义

随着电子商务的发展,互联网上存在着海量的网购用户对产品的评论信息。这些评论信息中蕴含着消费者使用产品后的主观意见,情感和态度等,因而具有重要的商业价值。这些在线评论是已购买商品的消费者对商品做出的信息反馈，对其他消费者与重要的参考价值。因此研究在线评论细粒度文本挖掘对品牌方、经销商了解消费者、针对消费者偏好作出生产、销售决策具有重要意义。品牌方可以根据产品的评论反馈对产品进行优化，维护品牌价值，并对产品销量进行预测，从而采取有效的控制措施，降低成本。

本论文旨在以化妆品品牌在线评论为研究对象，利用文本挖掘，得到相关主题词，再通过回归分析模型分析出对于化妆品销量相关度最高的属性细粒度因素，希望对相关企业产品销量预测有所帮助。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

本文以花西子化妆品品牌的在线评论为研究对象，对相关评论进行分类，通过文本挖掘找出与销量相关度较高的主题词，将关键主题词归类到各个消费者评论类别中。在构建了以购买价格、在线评论数为自变量,商品销量为因变量的计量模型的基础上,本研究先后将各个商品特征属性及消费者评论类别作为自变量引入到模型当中,探究其对于商品销量的影响。

拟解决的关键问题：

3. 国内外研究现状

国外研究现状

godes和mayzlin（2004）对产品评论影响产品销售的假设的实证研究提供了强有力的支持，但是只使用了数字评价和评论的数量，而没有正式纳入评论文本所载的资料。decker and trusov(2010)使用文本挖掘方法估计产品属性和品牌名称对产品整体评价的相对影响。ghose和ipeirotis ^[1]等人的论文，他们探索了评论文本的多个方面，如词汇、语法、语义、以及文体层面，以识别重要的基于文本的特征，并研究它们对评论帮助度(ghose and ipeirotis 2010)和产品销售(ghose andipeirotis 2010, ghose et al. 2011)的影响。然而，他们并没有关注不同的产品属性和观点对产品销售的经济影响。nikolay archak（2011）^[1]研究了关于评估用户生成的产品评论对产品销售的影响超出了数字影响，同时分析产品评论再多大程度上可以帮助我们了解消费者对不同产品属性的偏好，以及消费者如何在不同的属性之间进行权衡。

国内研究现状

4. 计划与进度安排

2022年12月15日至2022年1月10日：撰写、提交、修改开题报告

2022年2月21日至2022年4月10日：撰写毕业论文初稿及、中期检查表并提交

2022年3月21日至2022年4月10日：论文中期检查

5. 参考文献

[1]nikolay archak，anindya ghose，panaqiotis g. lpeirotis derivingthe pricing power of product features by mining consumer reviews[c]. 2007.

[2] know yourselfand know your enemy: an analysis of firm recommendations and consumer reviewsin a competitive environment[j]. mis quarterly, 2014, 38(3):635-654.

[3]宋爽,那日萨,张杨.基于在线评论的消费者品牌转换意向模糊推理[j].山东大学学报(理学版),2014,49(12):7-11.