基于在线评论的乘用车需求趋势分析方法

提出一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘方法，将网络评论文本中的关键信息应用于乘用车设计开发中。结合LDA和TF-IDF算法，从主题特征和情感态度特征获取不同车型评论主题情感倾向性估值，并对应2009—2019年的乘用车销量，构建用户偏好分析的面板数据模型。结果显示：该方法能够有效地提取网络评论情报信息；通过与年份的交互作用分析产品需求趋势，过去11年间消费者只对油耗的关注度降低了8.64%，对动力、空间、外观、内饰和舒适性的关注度分别上升了3.16%，6.80%，89.69%，13.38%和18.47%。其中，与生活品质更加密切的外观、内饰和舒适性等指标的增量远高于传统关注的动力和空间指标。这表明燃油经济性越来越不受关注，已不再成为消费者购买乘用车的决定性因素。