代写物流论文范文：基于文本挖掘和情感分析的物流客户满意度测评思考
本文是一篇物流论文，本研究对流客户满意度领域研究发展动态进行了全面的梳理，以文本挖掘理论为基础，通过聚类分析、共词分析、词频分析等方法，借助知识图谱工具VOSviewer和CiteSpace对物流客户满意度研究的相关文献进行产出分布分析、热点地区分析、国家/地区合作网络分析、机构合作网络分析、期刊表现分析、基于关键词共现网络的研究热点分析，以及物流客户满意度前沿趋势发展分析。
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.电子商务迅猛发展，网络零售市场发展持续向好
从20世纪90年代末期中国的电子商务开始起步，近些年来其发展态势一路高歌猛进，尤其是在2021年中国网络零售额约13.1万亿元，同比增长14.1%，达到历史峰值，2010-2021年中国网络零售额及其增速情况如图1.1所示。电子商务的发展不但呈现出线上线下融合加快、新业态不断完善、交易规模不断扩大等特点，成为促进国民经济发展的强大引擎，还呈现出多元化、服务化、规范化的发展态势，随着国家乡村振兴战略的不断推进，在工业信息化产品下乡和特色农产品进城的内循环大背景推动下，农村电子商务也将取得可观的发展成果，其正成为促进全面小康社会建设和服务三农发展的重要举措。此外，电子商务在国家数字经济建设、“一带一路”建设、带动创新创业、促进就业等发面正发挥着其独特而强大的积极作用。
1.2研究内容及创新点
1.2.1研究内容
本文研究内容主要集中在两个方面，首先为系统分析物流客户满意度研究现状，分析领域研究前沿，基于采集到的物流客户满意度相关文献，对文献进行计量及科学知识图谱网络分析，通过文本挖掘的方式梳理物流客户满意度领域发展脉络。其次，为科学评价生鲜电商平台物流客户满意度情况，提出一种基于情感分析的生鲜电商物流客户满意度测评方法，最后，找出影响物流客户满意度的因素并针对性的提出改进建议。论文结构及内容安排如下：
第1章，绪论。阐述本文的选题背景及研究意义，提出了研究问题，同时介绍研究内容和创新点，以及研究的方法和技术路线。
第2章，相关研究与理论基础。本章首先物流客户满意度研究现状进行相关文献回顾，然后对本研究中用到的相关概如文本挖掘和情感分析进行阐述，为之后的文本挖掘和情感分析的测评研究打下基础。
第3章，基于文本挖掘的物流客户满意度研究现状与演进。利用科学知识图谱方法，对物流客户满意度领域研究情况进行深入挖掘，对该领域的研究人员、学术机构、以及学科的演化和发展进行评估。探析在物流客户满意度领域的发文年代分布、载文期刊表现、主要发文机构、国家合作网络和技术主题等层面的研究态势，确定本文使用的研究方法和手段。
第4章，基于情感分析的物流客户满意度情感测算研究。结合自然语言处理(NLP)、机器学习(Machine Learning)等理论技术方法，以生鲜电商数据为例，构建生鲜电商物流客户满意度测算流程和模型，测算物流客户满意度。
第5章，实验结果与研究分析。阐述实验的数据来源与获取、数据预处理以及实验的参数设置情况，并对实验结果进行分析。
第2章相关研究与理论基础
2.1物流客户满意度研究现状
2.1.1国内研究现状
对于物流客户满意度研究大多是采用问卷调查法等实证研究方法，目前主流的物流客户满意度研究大部分集中在指标体系构建上，部分在基于物流客户满意度的基础上进行末端物流节点选址和快递终端配送路径优化研究。
戴国良和陈灵燕[1]通过对主流购物平台的网络在线评论数据进行抓取并进行文本挖掘分析，探析了影响生鲜电商顾客满意度的五大因素，其中影响最大的是配送时间与配送范围因素，占比达36.62%，第二大影响因素是配送人员问题，占比达27.47%，其次为产品问题、价格问题和客户服务问题。张柯振[2]为了评价消费者满意度，运用层次分析法，从生鲜电商平台出发，结合产品质量、商家平台、物流运输体系构建评价指标体系。李文等[3]向有生鲜农产品电商购物经验的消费群体发放调查问卷，以期探索在O2O模式下，通过对这个消费群体进行个体分析，并运用主成分分析法(PCA)，探寻生鲜农产品消费群体的购物满意度并探索影响其购买满意度的因素。徐广姝[4]应用优势关系粗糙集理论，通过属性约简、属性粗糙集划分等步骤，确定物流服务评价质量的权重，并结合问卷调查结果，对物流服务质量进行评价。杨浩雄和王浩[5]利用网络调查问卷的方式，运用专业统计分析软件进行问卷的信度和效度分析，建立了影响生鲜食品购买决策因素的结构方程模型。孙亚娟[6]首先构建了评价生鲜电商农产品购买频率的评价指标体系，然后通过BP神经网络算法对此评价指标体系进行计算，对算法计算结果进行分析后发现消费者对网购本身的态度是否积极、生鲜电商农产品的质量是否优质和物流体系是否完善，均会产生正向显著影响消费者购买生鲜电商农产品的频率。周璇[7]通过筛选生鲜配送服务质量的评价指标，用问卷调查的方式获得客户评价数据结合模糊综合评价法，对生鲜食品的配送服务质量进行评价，提出了提高配送服务质量的建议。
2.2文本挖掘研究
2.2.1基本概念
文本挖掘出现在二十世纪末，作为人工智能技术的一个独立分支，文本挖掘的主要思想是使用自然语言处理的方法，从文本形式给出的数据中提取有价值的信息，文本形式包括书面文本和口头文本，可以通过文本挖掘解决人类在现实生活中存在的问题与任务，比如从阅读文本或者听语音并从中提取有用的信息。文本挖掘是一种可以从大量文本数据中进行数据建模挖掘分析，挖掘文本中的关系或规律变化的一种技术方法，其中常用的文本挖掘方法有文本分类、文本聚类、文本可视化等，并且文本挖掘和数据挖掘在系统处理上有很多相似的地方[36]。且文本挖掘有其独特的发挥领域如文本抽取、信息检索、情感分析、知识图谱等是源于数据挖掘而高于数据挖掘的一种技术方法[40]，具有广阔的应用和研究前景。
2.2.2文本预处理
有效的文本预处理可以为文本挖掘打下牢固的基础，为了将原始数据从非结构化转化或者抽取为可以被机器识别的结构化数据，需要在数据预处理阶段花费大量精力，通过数据预处理可以结构化数据，在某种程度上，数据预处理就是文本挖掘的一部分，一方面可以被电脑识别从而进行后需建模分析、文本分类、信息抽取、情感分析等过程，另一方面，文本预处理后的数据可以直接通过词云图、聚类分析等可视化展示分析结构，作为研究结论的一部分使结论更有说服力，提高研究含金量，可以了解文本的主要关键信息[38]。文本预处理过程基本分为数据获取、数据清洗、去停用词、文本分词、文本特征表示等过程，接下来对一些流程进行具体说明。
第3章基于文本挖掘的物流客户满意度文献挖掘.....................................15
3.1研究来源与方法............................15
3.1.1数据获取.......................................15
3.1.2研究方法与工具..............................15
第4章基于情感分析的物流客户满意度测评..............................30
4.1基本模型........................................30
4.1.1 TF-IDF模型............................30
4.1.2词向量模型............................31
第5章实验结果与研究分析............................38
5.1实验数据......................................38
5.1.1评论数据来源.....................................38
5.1.2评论数据获取的技术实现................................39
第5章实验结果与研究分析
5.1评论数据
5.1.1评论数据来源
对于生鲜电商的产品来说，研究表明物流环节的好坏是其购买决策的重要因素，物流是影响生鲜电商发展的核心问题。我国生鲜电商平台种类繁多，如京东、淘宝、盒马、天猫、亚马逊等，都有专门的生鲜板块，通过对这些平台的生鲜板块进行对比，发现京东生鲜电商平台的产品种类非常丰富，关于物流评论数据最多且评论信息完善，消费群体覆盖面广，加上其在国内消费者中间的受欢迎程度，因此决定选取京东商城生鲜电商平台的评论数据作为本文的研究对象。
主观评价以传统调查问卷或访谈形式进行，消耗时间精力较多，数据不具有实时性，调查对象数量有限，且获得的结论受问题设置影响较大，评价准确性大打折扣。因此本文在2020年10月20日-11月10日期间，按照评论时间排序，取得京东商城生鲜产品中新鲜水果、海鲜水产、精选肉类、冷冻饮食、蔬菜蛋品5类商品的共100家店铺的在线评论，对京东生鲜电商的商品评论详情页进行分析，如图5.1所示。京东生鲜电商商品评论是由会员名、会员等级、评论具体内容、评论日期、评论星级、评论回复、评论点赞数组成，除此之外还可以看到店铺的好评率和差评数量等信息。因此采集的数据内容包括店铺名称、用户ID、评论内容、满意度星级等。
第6章研究结论与展望
6.1研究结论
物流业已经成为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业，随着电子商务的快速发展，也引起了物流行业的井喷式发展，但随之带来的也有一系列的消费问题。现有的物流客户满意度研究处于起步阶段，因鲜有文献全面系统的描述物流客户满意度的研究现状与发展趋势，因此，本研究对流客户满意度领域研究发展动态进行了全面的梳理，以文本挖掘理论为基础，通过聚类分析、共词分析、词频分析等方法，借助知识图谱工具VOSviewer和CiteSpace对物流客户满意度研究的相关文献进行产出分布分析、热点地区分析、国家/地区合作网络分析、机构合作网络分析、期刊表现分析、基于关键词共现网络的研究热点分析，以及物流客户满意度前沿趋势发展分析。
从发文产出情况来看，物流客户满意度文献的大幅增长是在2002年之后，2020年，发表论文数量达到最高水平，物流客户满意度的相关研究受到高度关注，物流客户满意度是一个正在兴起并且极具研究价值的领域。从发文研究主体来看，中国是文献发表量最多的国家，达到了300篇(占总数的38%)，美国文献发表量为106篇，仅次于中国，但文献引用量远高于中国(3122篇)。物流客户满意度研究领域己经有比较明显的国家/地区合作网络，并且物流客户满意度研究的合作在中国、美国、中国台湾、印度较多。从发文研究内容来看，物流客户满意度研究领域近年来的热门研究主题有三个。第一个研究主题，与客户满意度相关联，研究方向主要是如何实现良好的客户满意度以及供应链管理的效率。第二个研究主题，与研究模型方法有关，主要研究内容是借助算法模型实现物流和供应链管理优化。第三个研究主题，与物流和供应链相关联，主要研究内容是物流供应链管理。物流客户满意度研究领域的研究大致经历了三个主要的阶段。
参考文献（略）
