基于在线评论的消费者偏好挖掘研究综述

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2024.0483

Abstract

Abstract:

Online reviews reflect customers’preferences for various product features. Mining this preference information can help potential consumers better understand the products， leading to more informed purchasing decisions， while also providing valuable insights for product improvement， market positioning and promotional strategies. In recent years， scholars have conducted extensive research on the mining of customer preferences from online reviews， but there is a lack of systematic literature review in this field. To systematically understand the current status， limitations， and future research trends， a literature review is conducted using bibliometric analysis and content analysis. Initially， the publication of relevant literature and keyword clustering are quantitatively analyzed. Based on the process of mining consumer preferences from online reviews， this literature is scrutinized and categorized into three research themes： identification， analysis， and application of customer preferences derived from online reviews， thereby constructing a systematic research framework. Subsequently， a comprehensive analysis of each theme is conducted from both current status and limitations. Finally， future research trends are proposed， focusing on enhancing the accuracy of customer preference identification， exploring personalized and dynamic preferences， expanding the application domains of preferences and promoting the integration of multimodal information.

Key words: online reviews, customer preferences, review mining, preference analysis, product improvement

CLC Number:

C391.6

Zhongmin Pu, Chenxi Zhang, Zeshui Xu. A Review of Consumer Preference Mining Based on Online Reviews[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(1): 209-220.

Figures/Tables 13

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检索数据库	中国知网	Web of Science核心集
检索截止时间	2023年12月31日	2023年12月31日
检索主题词1	“在线评论”及相关词汇	“Online review”及相关词汇
检索主题词2	“偏好”及相关词汇	“Preference”及相关词汇
第一阶段筛选	去除会议论文、学位论文、重复文献	去除会议论文、非英文文献、重复文献
第二阶段筛选	精读摘要和内容，去除不相关文章	精读摘要和内容，去除不相关文章
最终检索结果	中文文献192篇	英文文献254篇

方法分类	参考文献	优点	缺点
基于词典	Liu等^[22]	简单易实现，可解释性强	无法识别新兴词汇及隐含情感信息
机器学习	Al-Smadi 等^[23]	计算速度较快，自适应能力强	需要大量人工标注数据，缺乏对上下文语境信息的充分利用
深度学习	Jin等^[24]	能主动学习上下文特征，可扩展能力强	模型训练需要的数据量大，可解释性较低

方法分类	参考文献	优点	缺点
机器学习	Bi等^[25]	自动化批量处理，挖掘隐藏趋势	数据质量要求高，结果不一定可解释
联合分析	Qi等^[28]	适应多特征分析，提供特征相对重要性	量化存在困难，易受模型假设影响
计量经济学模型	王安宁等^[31]	便于识别和解释变量间的因果关系	数据质量要求高，无法捕捉全部因素

参考文献	特征提取	情感分析	特征分类模型
张振刚和罗泰晔^[32]	LDA	SVM	Kano模型
Bi等^[25]	LDA	SVM	基于效率的Kano模型
Xiao 等^[3]	—	—	基于边际效应的Kano模型
Zhao 等^[33]	LDA	HowNet词典	基于强度和频率的Kano模型
Wang 等^[29]	实验调查	—	基于情感的IPA模型
Zhang 等^[11]	LDA	RNTN	改进的PRCA模型
沈超等^[34]	—	—	决策树模型与Mann-Kendall技术

参考文献	特征提取	情感分析	特征赋权方法	产品排序与推荐方法
Zhang 等^[49]	—	—	客观	集合算子
Zhao 等^[44]	√	√	客观	TOPSIS
Liu 等^[50]	—	√	主观	PROMETHEE
Liao等^[51]	—	—	主观	DEMATEL
Cali和Balaman ^[52]	√	√	客观	ELECTRE-VIKOR
Liang 等^[53]	—	√	客观	VIKOR
Zhang 等^[54]	√	√	客观	TODIM
Dahooie 等^[55]	√	√	客观	MULTIMOORA
Pu 等^[56]	√	√	客观	CODAS
Yang 等^[57]	—	√	客观	混合协同过滤
Rhanoui 等^[58]	—	√	—	混合协同过滤
Ma 等^[59]	√	√	客观	基于用户偏好的协同过滤

A Review of Consumer Preference Mining Based on Online Reviews

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旅游业	Tripadvisor、Yelp、Booking、携程、去哪儿、大众点评等	酒店或餐厅推荐、服务质量改进、游客细分、旅游需求预测	注重游客体验和满意度，季节性和地域性强
电子产品	Amazon、淘宝等	产品推荐、产品改进、竞品分析、产品满意度评估	关注产品功能和性能，更新换代快
汽车	Edmund、汽车之家、太平洋汽车等	汽车推荐、服务满意度评估、销量预测	评论内容专业性强，新能源汽车领域关注度较高
在线教育	MOOC、Coursera、edX等	多模态情感识别、课程推荐、平台优化、用户体验	个性化需求显著，强调多模态数据融合
在线医疗	好大夫、丁香医生等	医生推荐、医疗服务质量提升、患者满意度评估	个性化需求明显，强调多源数据融合

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