基于LDA算法的消費者手機需求分

基于LDA的消費者手機需求分析目錄TOC\o"1-3"\u1緒論 51.1研究背景及意義 51.1.1研究背景 51.1.2研究意義 51.2國內(nèi)外相關(guān)研究 61.3本文的主要工作 72數(shù)據(jù)的采集，處理與主題建模 72.1數(shù)據(jù)采集 72.2初始數(shù)據(jù)處理 82.3LDA主題建模 103基于京東評論的LDA模型手機需求分析 113.1主流手機的評論LDA主題分析及可視化 113.1.1消費者主要關(guān)注點可視化 113.1.2情感分析 133.1.2基于LDA的主題分析 133.2結(jié)果分析 154結(jié)論 15參考文獻： 16致謝： 17

摘要：手機作為一種普及程度極高的消費品，在現(xiàn)代社會扮演著重要的角色。隨著科技的不斷進步和消費者需求的不斷變化，手機市場競爭激烈，各類品牌和型號層出不窮。了解消費者對于手機需求的特點和趨勢，對于制造商和市場營銷從業(yè)者來說具有重要意義。本研究基于LDA算法，旨在對消費者手機需求進行深入分析。通過收集消費者手機評論數(shù)據(jù)，并經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理和文本向量化處理，我們應(yīng)用LDA模型進行主題建模。通過對主題模型的解釋和分析以及可視化，我們揭示了消費者對手機的需求和偏好，描繪了手機市場的潛在趨勢和特征。研究結(jié)果為手機制造商和營銷團隊提供了重要的市場洞察和決策支持，有助于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和市場定位策略。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)處理；可視化；LDA算法1緒論1.1研究背景及意義1.1.1研究背景手機作為一種普及程度極高的消費品，在現(xiàn)代社會扮演著重要的角色。隨著科技的不斷進步和消費者需求的不斷變化，手機市場競爭激烈，各類品牌和型號層出不窮。了解消費者對于手機需求的特點和趨勢，對于制造商和市場營銷從業(yè)者來說具有重要意義。技術(shù)背景：在信息技術(shù)迅速發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)已經(jīng)變得日益成熟和普及。機器學(xué)習(xí)算法如LDA（LatentDirichletAllocation）等被廣泛運用于數(shù)據(jù)挖掘和模式識別領(lǐng)域，為研究者提供了強大的工具來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。利用這些技術(shù)，技術(shù)研究人員可以更深入地挖掘消費者行為數(shù)據(jù)，揭示消費者對手機需求的特點和趨勢。社會背景：隨著移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展和智能手機的普及，手機已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠?。消費者對手機的需求不再僅僅局限于通信功能，更多地關(guān)注品牌、功能、價格等方面。了解消費者對手機的需求特點和趨勢，對制造商和市場營銷從業(yè)者來說至關(guān)重要。通過分析消費者手機需求，可以為企業(yè)提供更精準的產(chǎn)品定位和營銷策略，從而更好地滿足消費者的需求并在競爭激烈的市場中脫穎而出。1.1.2研究意義利用LDA算法對消費者的手機需求進行深入分析，為消費者行為研究領(lǐng)域提供了新的方法和視角。這有助于加深對消費者行為背后的潛在主題和趨勢的理解。本研究通過深入分析手機消費需求的特點和趨勢，為企業(yè)制定產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略提供科學(xué)依據(jù)。制造商和營銷從業(yè)者可以根據(jù)研究結(jié)果調(diào)整產(chǎn)品定位和促銷策略，以更好地滿足消費者需求，提高市場競爭力。實用價值:1.通過深入了解消費者對手機的需求特點和趨勢，廠商可以根據(jù)研究結(jié)果調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計，開發(fā)出更符合市場需求的手機產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的市場競爭力。2.通過分析消費者行為數(shù)據(jù)，企業(yè)可以制定更準確的營銷策略，包括定位目標市場、制定定價策略、設(shè)計廣告活動等，從而提高營銷效果。3.了解消費者對手機的偏好和需求，可以幫助企業(yè)更好地滿足顧客需求，提高顧客滿意度，建立良好的品牌美譽度和忠誠度。4.研究結(jié)果可以為高層管理人員提供決策支持，幫助他們制定戰(zhàn)略規(guī)劃、資源配置和業(yè)務(wù)發(fā)展方向，以更好地適應(yīng)市場需求和競爭環(huán)境?？偟膩碚f，通過基于LDA算法的消費者手機需求分析，可以為企業(yè)提供切實可行的建議和指導(dǎo)，幫助企業(yè)更好地了解市場需求，優(yōu)化產(chǎn)品和營銷策略，提高競爭力和市場表現(xiàn)，也可以為消費者選擇手機提供更多參考。1.2國內(nèi)外相關(guān)研究朱偉光（2023）在《計算機時代》雜志上發(fā)表的文章中，研究了基于在線評論的智能手機需求偏好判別和客戶細分模型構(gòu)建。該研究側(cè)重于通過對在線評論進行分析，識別消費者智能手機需求偏好，并構(gòu)建客戶細分模型。譚毓芳等（2022）的研究發(fā)表在《信息與電腦》雜志上，他們提出了一種基于細粒度情感分析的手機用戶需求發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。該研究利用情感分析技術(shù)，從用戶評論中發(fā)現(xiàn)和分析手機用戶的需求。張雅慧和王勇（2021）在《經(jīng)濟研究導(dǎo)刊》上發(fā)表的研究聚焦于基于在線評論的手機用戶購買需求信息挖掘。他們運用評論數(shù)據(jù)挖掘方法，揭示了消費者在購買手機時的需求特點。母彬宏等（2019）在《廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報》上進行了基于消費者需求的國產(chǎn)品牌手機差異營銷分析。該研究關(guān)注消費者對國產(chǎn)品牌手機的需求，分析了國內(nèi)品牌與其他品牌之間的差異和競爭優(yōu)勢。王子怡和楊衫（2021）在《長江信息通信》上通過使用SPSS軟件進行國產(chǎn)手機使用反饋情況分析。他們運用統(tǒng)計分析方法，探究了國產(chǎn)手機用戶的使用體驗和反饋。綜上所述，這些研究突出了基于在線評論、情感分析和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對消費者手機需求進行分析和挖掘的重要性。這些研究為我們了解消費者對手機的需求、喜好和購買行為提供了有益的見解和研究方法。1.3本文的主要工作本論文旨在利用LDA（LatentDirichletAllocation）算法進行消費者手機需求分析，以幫助企業(yè)更好地理解消費者的需求和偏好，從而優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略。首先，通過收集消費者對手機產(chǎn)品的評論、評價等文本數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、分詞、去除停用詞等處理，以構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。其次，通過構(gòu)建LDA模型，發(fā)現(xiàn)隱藏在消費者評論中的主題結(jié)構(gòu)，解釋不同主題所代表的消費者需求和偏好。最后，根據(jù)LDA模型得出的主題結(jié)構(gòu)，為手機產(chǎn)品的設(shè)計、營銷等方面提供指導(dǎo)，以更好地滿足消費者需求。通過這一系列工作，本論文旨在為企業(yè)提升產(chǎn)品競爭力和市場表現(xiàn)做出決策調(diào)整以及給以消費者更方便的選擇2數(shù)據(jù)的采集，處理與主題建模2.1數(shù)據(jù)采集對于數(shù)據(jù)部分，本文選擇京東平臺的手機評論，作為目前的主流數(shù)碼產(chǎn)品網(wǎng)購平臺，京東的評論可以達到我們的基本需求。打開京東的網(wǎng)頁，通過開發(fā)者工具可以查找到評論的保存形式以及評論的請求URL圖1：京東網(wǎng)頁url編寫爬蟲代碼，添加請求頭和循環(huán)結(jié)構(gòu)可以循環(huán)爬取京東的評論內(nèi)容，本文爬取前100頁的評論內(nèi)容并保存為.csv文件以便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理圖2：原始數(shù)據(jù)在爬取數(shù)據(jù)的過程中，通過python中的request庫獲取評論內(nèi)容，采用json庫來處理網(wǎng)頁中的json類型數(shù)據(jù)，添加請求頭來模擬瀏覽器行為，避免被服務(wù)器拒絕或者誤判為惡意請求。2.2初始數(shù)據(jù)處理在本研究中，爬取了當前主流七大手機廠商的旗艦機型評論的用戶評論數(shù)據(jù)作為研究對象，通過對評論內(nèi)容進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，為后續(xù)的文本分析和情感分析提供了清洗后的數(shù)據(jù)集。以下是數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中所采取的步驟：數(shù)據(jù)讀取和清洗：首先使用pandas庫讀取包含原始評論內(nèi)容的.csv文件。對數(shù)據(jù)進行清洗，刪除了評論內(nèi)容缺失的記錄，確保數(shù)據(jù)的完整性。文本數(shù)據(jù)清洗：在進行了初步的清洗之后，得到的數(shù)據(jù)仍有很多無關(guān)內(nèi)容，這些內(nèi)容會影響后面的建模，查看數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中包含很多中文標點符號以及大量重復(fù)出現(xiàn)的無關(guān)詞語，通過對原始文件進行詞頻統(tǒng)計輸出詞云圖可以提取出特定的停用詞，只保留評論長度在5到500之間的記錄，以過濾掉過短或過長的評論，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。圖3：初步詞頻統(tǒng)計結(jié)果圖4：初步詞云京東手機評論去除的特定停用詞：圖5：停用詞列表Word2Vec模型訓(xùn)練：使用gensim庫中的Word2Vec模型，對評論內(nèi)容進行詞向量化處理，設(shè)置詞向量維度為100，窗口大小為5，最小詞頻為1，采用Skip-gram模型進行訓(xùn)練。TF-IDF向量化與評論內(nèi)容聚類利用sklearn庫中的TfidfVectorizer對評論內(nèi)容進行TF-IDF向量化處理。TF-IDF算法類似機器學(xué)習(xí)中的特征選擇，通過對詞頻進行分析來衡量一個詞在這篇文章中的重要性，能否代表此篇文章的主要內(nèi)容，這便于我們進行聚類分析層次聚類算法（AgglomerativeClustering）是按照某種距離定義對評論內(nèi)容進行聚類操作，進行多次的迭代，直至最后保留一個節(jié)點。本文設(shè)置聚類閾值為0.5，采用ward鏈接方法，自動確定聚類數(shù)量。代表性評論提?。焊鶕?jù)上述步驟得到的聚類結(jié)果，提取出每個聚類中的代表性評論，作為該聚類的代表，保留每個聚類中的第一條評論作為代表性評論，用于后續(xù)分析和展示。圖6：數(shù)據(jù)處理結(jié)果經(jīng)過以上一系列的清洗操作，能夠得到較高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為下一步的主題建模提供基礎(chǔ)。2.3LDA主題建模本研究使用LatentDirichletAllocation(LDA)模型對手機品牌的評論數(shù)據(jù)進行話題建模。LDA（LatentDirichletAllocation）是一種用于從文本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)主題結(jié)構(gòu)的概率生成模型。在LDA主題建模中，每個文檔可以被看作是由多個主題混合而成，而每個主題又由一組概率分布的單詞組成。通過LDA，我們可以揭示文本數(shù)據(jù)中隱藏的主題，并了解每個文檔在這些主題上的分布。首先，讀取清洗后的評論數(shù)據(jù)，并對評論內(nèi)容進行分詞處理，將其轉(zhuǎn)換為詞袋模型。接著，構(gòu)建詞袋模型的詞典和文檔-詞頻矩陣。為了確定最佳主題數(shù)量，本文嘗試了從2到10個主題的不同數(shù)量，并分別運行LDA模型。通過計算一致性分數(shù)，我們確定了最佳主題數(shù)量。隨后，我們使用最佳主題數(shù)量運行LDA模型，得到了每個主題的關(guān)鍵詞及其權(quán)重。下面是一些主題的示例：圖7：LDA主題示例在上面的示例中，我們成功將評論數(shù)據(jù)中的信息聚合成四個不同主題，每個主題都代表了一類相關(guān)的關(guān)鍵詞。這有助于我們更好地理解用戶在評論中提及的主要話題，每個主題下輸出了此主題的關(guān)鍵詞，可以看到，第一個主題中，出現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“拍照”、“漏電”等可以分析出，這款手機用戶關(guān)注拍照、外觀、質(zhì)感、但是可能存在漏電，眼睛干澀等現(xiàn)象，如此我們可以通過LDA對于文本進行主題關(guān)鍵詞的輸出，并分析出一些有用的結(jié)論。3基于京東評論的LDA模型手機需求分析3.1主流手機的評論LDA主題分析及可視化3.1.1消費者主要關(guān)注點可視化在進行LDA主題建模之前，可以先對清洗后的數(shù)據(jù)文本進行詞頻統(tǒng)計，這有助于我們掌握文本中的主要關(guān)鍵詞以及消費者的喜好；將詞頻統(tǒng)計的結(jié)果輸出為詞云圖，可以更加直觀的展示數(shù)據(jù)中的高頻詞匯：圖8：華為手機詞云圖圖9：蘋果手機詞云圖圖10：三星手機詞云圖圖11：榮耀手機詞云圖圖12：vivo手機詞云圖圖13：oppo手機詞云圖 圖14：小米手機詞云圖對以上詞云圖進行分析可以得到消費者對各家手機的主要關(guān)注點，具體內(nèi)容見下表：表1：消費者關(guān)注點品牌關(guān)注點華為拍照、運行速度、外觀、流暢度、屏幕蘋果拍照、運行速度、質(zhì)量、屏幕、音效三星拍照、屏幕、外觀、手感、運行速度、系統(tǒng)榮耀拍照、屏幕、流暢度、外觀、系統(tǒng)、手感、電池Vivo拍照、屏幕、運行速度、待機時間、充電、系統(tǒng)Oppo拍照、外觀、流暢度、屏幕、外觀、系統(tǒng)小米拍照、屏幕、手感、鏡頭、外觀、體驗、流暢度3.1.2情感分析為了把握消費者對目前智能手機的態(tài)度，本文將爬取得到的文件合并，并選用SnowNLP情感分析方法進行分析。SnowNLP是一個基于Python的自然語言處理庫，專注于中文文本處理。它提供了一系列文本處理功能，包括中文分詞、詞性標注、情感分析等。SnowNLP使用了一些機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，例如隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel）和樸素貝葉斯分類器，來實現(xiàn)這些功能。在對每一條評論進行情感分析后，計算總體情感得分，并使用直方圖進行輸出，如下：圖15：情感分布直方圖在直方圖中，0.9-1.0一列中的數(shù)據(jù)最多；0-0.1一列中有少量數(shù)據(jù)，這代表絕大多數(shù)用戶對于智能手機的評價是正面的，有少部分差評，這代表這部分用戶對于手機有著不滿意的地方?？傮w的情感得分為0.90，證明消費者對于手機的態(tài)度是積極的。3.1.3基于LDA的主題分析在建模的過程中，發(fā)現(xiàn)主題尋優(yōu)得出的最優(yōu)主題有些部分會有重合，需要對寫重合的主題進行進一步的處理，在本文中，我們選擇計算主體間的余弦相似度：余弦相似度是一種衡量兩個向量方向相似程度的指標，通常用于比較兩個向量之間的相似性。在文本處理中，余弦相似度常用于計算文檔或文本片段之間的相似程度。余弦相似度的計算公式如下：Similarity=(A?B)/‖A‖x|(|B|)|通過計算兩兩主體之間的余弦相似度（圖15），可以得到某兩個主題的重合度，若相似度過高，表明這兩個主題之間存在較高的相似性。這可能意味著這兩個主題在某種程度上涉及相似的內(nèi)容或話題，在這種情況下只需要選取其中一個主題進行分析。本文設(shè)定尋找最優(yōu)主題數(shù)量在2-11之間，所以輸出的主題數(shù)量大于等于2，在這種情況下使用熱力圖將余弦矩陣轉(zhuǎn)化成圖像的形式能夠讓分析更加方便（圖16），熱力圖里的顏色代表了兩個主題的重合度，顏色越深，主題的重合度越高；顏色越淺，重合度越低據(jù)此，能夠直觀的看出主題的重合度。圖15：余弦相似度矩陣圖16：熱力圖通過這份熱力圖可以發(fā)現(xiàn)，主題0和主題2之間的相似度較高，主題1和主題2之間的相似度較低，在進行分析時，只需要選取主題0和主題2其中一個和主題1進行分析即可?；谝陨?，對于主流手機廠商的手機LDA主題提取如下表所示：品牌名LDA主題關(guān)鍵詞提取華為Topic:1Words:0.502*""+0.014*"速度"+0.012*"遙遙領(lǐng)先"+0.012*"拍照"+0.010*"運行"+0.009*"效果"+0.009*"外觀"+0.008*"屏幕"+0.007*"搶"+0.007*"買"Topic:0Words:0.499*""+0.007*"拍照"+0.005*"流暢"+0.005*"搶"+0.004*"屏幕"+0.004*"出色"+0.004*"款"+0.004*"運行"+0.004*"速度"+0.004*"外觀"蘋果Topic:0Words:0.525*""+0.009*"拍照"+0.009*"速度"+0.008*"外觀"+0.008*"屏幕"+0.008*"效果"+0.006*"運行"+0.006*"買"+0.005*"音效"+0.005*"喜歡"Topic:1Words:0.391*""+0.018*"買"+0.014*"喜歡"+0.006*"收到"+0.005*"質(zhì)量"+0.004*"購買"+0.004*"正品"+0.004*"超級"+0.004*"物流"+0.004*"顏色"三星Topic:1Words:0.499*""+0.012*"屏幕"+0.009*"拍照"+0.007*"外觀"+0.007*"效果"+0.007*"喜歡"+0.006*"速度"+0.005*"手感"+0.004*"運行"+0.004*"外形"榮耀Topic:1Words:0.516*""+0.010*"拍照"+0.009*"屏幕"+0.007*"速度"+0.007*"效果"+0.007*"外觀"+0.006*"運行"+0.005*"流暢"+0.004*"音效"+0.004*"護眼"Topic:3Words:0.000*""+0.000*"對不起"+0.000*"拍照"+0.000*"流暢"+0.000*"速度"+0.000*"屏幕"+0.000*"續(xù)航"+0.000*"塊錢"+0.000*"外觀"+0.000*"喜歡"OppoTopic:0Words:0.000*""+0.000*"拍照"+0.000*"漏電"+0.000*"電流"+0.000*"外觀"+0.000*"效果"+0.000*"干"+0.000*"笨重"+0.000*"質(zhì)感"+0.000*"感覺"Topic:3Words:0.520*""+0.013*"拍照"+0.009*"屏幕"+0.007*"效果"+0.006*"外觀"+0.006*"速度"+0.004*"運行"+0.004*"外形"+0.004*"音效"+0.004*"流暢"VivoTopic:1Words:0.480*""+0.014*"拍照"+0.006*"流暢"+0.006*"系統(tǒng)"+0.005*"續(xù)航"+0.005*"效果"+0.004*"充電"+0.004*"滿意"+0.004*"拍"+0.003*"高"小米Topic:2Words:0.521*""+0.015*"拍照"+0.008*"效果"+0.008*"屏幕"+0.006*"手感"+0.005*"外觀"+0.005*"速度"+0.004*"運行"+0.004*"流暢"+0.004*"外形"Topic:4Words:0.000*""+0.000*"拍照"+0.000*"效果"+0.000*"手感"+0.000*"屏幕"+0.000*"流暢"+0.000*"喚起"+0.000*"速度"+0.000*"運行"+0.000*"外觀"表2：LDA主題關(guān)鍵詞提取其次，根據(jù)各手機的差評數(shù)據(jù)，我們提取出以下關(guān)鍵詞：品牌關(guān)注詞華為太慢、瑕疵、品控、掉電、發(fā)熱蘋果降價、價保三星售后、服務(wù)、發(fā)熱榮耀降價、售后、質(zhì)量Vivo瑕疵、卡頓、眼睛疼Oppo品控、服務(wù)、屏幕小米攝像頭、卡表3：差評LDA關(guān)鍵詞3.2結(jié)果分析根據(jù)清洗后的的數(shù)據(jù)輸出的詞頻統(tǒng)計結(jié)果，可以看出目前消費者對于手機的關(guān)注點主要為“拍照”、“屏幕”、“流暢度”等相關(guān)手機配置；對于LDA分析出的結(jié)果，對各手機的關(guān)注點進行細化，結(jié)合差評LDA關(guān)鍵詞表可以分析出消費者對各家手機的優(yōu)點以及各家廠商需要改進的點，如下：華為：系統(tǒng)流暢，外觀辨識度高，手感很好，但是手機的供貨量不足需要搶購，發(fā)貨速度慢，部分手機有瑕疵，有掉電、發(fā)熱的情況出現(xiàn)；蘋果：各方面比較均衡，價格有波動，部分消費者買完就降價；三星：屏幕、拍照方面好評居多，外觀好看，但是售后服務(wù)的體驗較差，手機發(fā)熱較大；榮耀：屏幕較為有特點，加入了護眼，續(xù)航有優(yōu)勢，不過手機的降價幅度較大，線上與線下價格不一致，質(zhì)量可能需要更多的保障；Vivo：拍照和運行速度較好，續(xù)航滿足需求，部分消費者的差評表示運行卡頓且屏幕可能回導(dǎo)致眼睛疼；Oppo：拍照、續(xù)航、系統(tǒng)運行速度都有好評，有評論提出手機存在漏電的情況，手機較為笨重，屏幕素質(zhì)有待提高；小米：拍照、外觀、顯示效果都不錯，但是系統(tǒng)的流暢度不夠，有卡頓，手機較為笨重4結(jié)論通過基于LDA的消費者智能手機需求分析，深入挖掘了消費者對智能手機的需求和偏好。通過主題建模，發(fā)現(xiàn)消費者對智能手機的關(guān)注點主要集中在拍照效果、性能、屏幕、外觀等方面，表明普通消費者更加關(guān)注手機的表面性能，可以理解為普通的消費者更多的關(guān)注外觀好不好看，拍照效果如何，使用卡不卡，續(xù)航怎么樣。我們發(fā)現(xiàn)消費者對護眼功能的需求較高，很多消費者對于手機的屏幕素質(zhì)可能沒有很明確的感受，但是一