摘要：傳統(tǒng)意義上,汽車企業(yè)對汽車品牌、車型質(zhì)量及性能等指標(biāo)進(jìn)行調(diào)研時,往往會采用第三方問卷調(diào)查的方式。在大數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)挖掘工具盛行的當(dāng)代,通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),獲取用戶對車型在動力性能、空間、操控、能耗、配置、外觀、舒適性、內(nèi)飾等方面的體驗感受,通過文本挖掘工具,對獲取的關(guān)鍵字及特征進(jìn)行分類分析,及時發(fā)現(xiàn)汽車車型在設(shè)計、質(zhì)量、服務(wù)等方面的改進(jìn)空間,協(xié)助企業(yè)做好產(chǎn)品規(guī)劃設(shè)計及售后工作。本文通過貝葉斯算法計算特征值所屬各類別的概率,進(jìn)而對測試文本進(jìn)行分類,并將分類結(jié)果中的關(guān)鍵特征詞進(jìn)行顯示,企業(yè)可以清晰明了地獲取用戶的需求及反饋結(jié)果。
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