基于文本挖掘的生鲜物流服务质量评价

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摘要由在线评论得到的物流服务质量评价结果能够有针对性地提升物流服务质量，对于提升生鲜电商的竞争力极其重要。结合SERVQUAL模式、LSQ模式和生鲜电商特点构建物流服务质量评价模型，以京东生鲜物流作为研究对象，通过python编写爬虫代码爬取京东生鲜消费者评论并进行jieba分词，获得物流高频关键词及其TF-IDF权重，并将关键词映射到评价模型的各个指标中。然后对关键词所在的评论进行情感打分，综合TF-IDF权重、情感打分、指标权重，计算得出每个指标的物流服务质量评价得分。根据评价结果发现，京东生鲜在可靠性、时间性、移情性等方面可以继续保持并提高，提出加强物流信息的及时准确性、重视退换货费用、采取多样的配送及取货方式等建议。研究结论可为生鲜电商企业优化产品物流服务、提升企业竞争力提供参考。

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关键词: 物流服务质量生鲜电商在线评论 TF-IDF权重情感打分

发布日期: 2024-03-20

引用本文:

李锦祥, 郑少峰, 曾阿锋. 基于文本挖掘的生鲜物流服务质量评价[J]. 物流技术, 2024, 43(01): 21-29.

链接本文:

http://www.logisticstech.com/CN/ 或 http://www.logisticstech.com/CN/Y2024/V43/I01/21

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