10、基于支持向量机（SVM）的客户情感分析

基于支持向量机（SVM）的客户情感分析

1. 问题提出

在电商领域，客户可分为开心和不开心两类。开心的客户会持续访问网站并购买商品，而不开心的客户要么只是浏览商品不购买，要么把钱花在其他地方。我们的目标有两个：一是确定客户的开心程度是否与公司的盈利相关；二是对客户的开心程度进行监测。

然而，目前存在一个问题：如何用数值来表示客户是否开心呢？数据库中并没有关于客户开心程度的字段。虽然直觉上我们知道开心的客户更有可能持续购买，但如何验证这一点呢？这个问题可分为两个层次：
1. 判断客户是否开心，即他们话语中的情感是积极还是消极。
2. 整体客户情感是否与公司的盈利相关。

我们通常认为开心的客户意味着更多的收入，但这是否真的正确呢？又该如何构建一个算法来验证这一点呢？

为了解决这个两层级的问题，我们需要找到一种将客户与情感进行映射的方法。有多种途径可以解决这个问题，例如将客户聚类成两组，使用K近邻（KNN）算法找到已知开心或不开心客户的最近邻，或者使用支持向量机（SVM）。

2. 使用SVM进行情感分类

要映射整体客户情感，首先需要有数据。我们有一个支持系统，可以导出客户撰写的数据。对于那些多次在支持系统中给我们留言的客户，如何判断他们是否开心呢？可以采用以下方法：
- 让支持人员为每张工单标记情感（积极或消极）。
- 让支持人员标记部分工单（所有工单的X%）。
- 使用现有的标记数据库（如电影评论或一些学术数据集）。

2.1 数据收集

虽然这里使用学术数据集作为示例，但通常让一组人标记部分数据是解决这个问题的正确方法。在实际操作