31、电商产品数据处理与评论分析

电商产品数据处理与评论分析

在电商领域，为了提升搜索和推荐效果，以及优化用户体验，产品数据处理和评论分析至关重要。下面将详细介绍产品丰富化、去重匹配以及评论分析等方面的内容。

1. 产品丰富化

为了实现更好的搜索和推荐，收集更丰富的产品信息是非常重要的。这些信息的潜在来源包括产品的长短标题、图片和描述等。然而，这些信息往往存在错误或不完整的情况。例如，一个具有误导性的标题可能会影响电商平台的分面搜索。改善产品标题不仅可以提高搜索的点击率，还能提升产品购买的转化率。

以一个过长且包含误导性词汇的产品标题为例：“Stylus Pen LIBERRWAY 10 Pack of Pink Purple Black Green Silver Stylus Universal Touch Screen Capacitive Stylus for Kindle Touch ipad iphone 6/6s 6Plus 6s Plus Samsung S5 S6 S7 Edge S8 Plus Note”。这个标题过于复杂，即使人类也难以理解，更不用说机器了。这种情况就适合进行产品丰富化处理。

产品丰富化的过程如下：
1. 填充分类和丰富度级别 ：当不同的分类和丰富度级别达到可接受的阈值（通常由零售平台自行定义）时，尝试使产品标题更具表现力和准确性。
2. 直接字符串匹配与过滤 ：从直接字符串匹配开始，过滤掉不属于产品属性值的标记。在上述例子中，产品是手写笔，“iPad”和“iPhone”不属于其属性值，应从标题中移除，除非它们对产品的特定领域上下文很重要。
3. 使用预定义模板 ：理想情况下，使用预定义的产品标题模板有助于保持产品之间的一致性。一个好的方法是构建一个由分类树属性组成的模板，产品类别或类型可以作为标题的第一个标记，随后是分类树中的更细粒度属性，如品牌、尺寸、颜色等。例如：“iPad 64GB - Space Grey”。为了使标题简洁，可以省略分类树叶子节点的属性。

产品丰富化不仅仅是改善产品标题，它是一个更广泛、更持续的过程。除了分类级别，还有其他定义丰富度级别的方法，大多数基于属性信息的重要性。常见的属性分类如下表所示：
| 属性类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 强制属性 | 每个产品都必须具备的属性 |
| 可选属性 | 提供详细信息，但可能缺失的属性 |

2. 产品去重与匹配

在电商平台上，第三方卖家经常添加产品，不同卖家可能会用不同的名称来指代同一产品，这导致同一产品可能有多个标题和图片。例如，“Garmin nuvi 2699LMTHD GPS Device”和“nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator”指的是同一产品。

产品去重是电商中的一个重要方面，识别重复产品是一项具有挑战性的任务。可以通过以下几种方式来处理：
1. 属性匹配 ：如果两个产品相同，那么它们各种属性的值必须相同。提取属性后，比较两个产品的属性值。理想情况下，属性的最大重叠表示产品匹配度高。可以使用字符串匹配来匹配属性值，包括精确字符匹配或字符串相似度度量。处理缩写是产品数据中的一个大问题，同一单词可能有多个可接受的缩写，应将它们映射到一致的形式或制定无关规则来解决。例如，匹配两个单词时，可以匹配首尾字符并检查这些字符是否属于较短或较长的单词。
2. 标题匹配 ：一个产品通常有多个标题变体。例如，同一GPS导航仪的不同标题变体：
- Garmin nuvi 2699LMTHD GPS Device
- nuvi 2699LMTHD Automobile Portable GPS Navigator
- Garmin nuvi 2699LMTHD — GPS navigator — automotive 6.1 in
- Garmin Nuvi 2699lmthd Gps Device
- Garmin nuvi 2699LMT HD 6” GPS with Lifetime Maps and HD Traffic (010–01188–00)

为了识别这些变体，可以使用以下方法：
- 比较标题中的二元组和三元组。
- 生成标题级别的特征（如常见二元组和三元组的计数），然后计算它们之间的欧几里得距离。
- 使用句子级嵌入和一对文本短语同时学习距离度量，以提高匹配准确性。也可以使用Siamese网络，它可以同时处理两个序列并生成嵌入，使相似的序列在嵌入空间中更接近。

3. 图像匹配 ：属性和标题中可能存在不规则性（如缩写或特定领域的词汇使用），难以相互对齐。在这种情况下，产品图像可以作为产品匹配和去重的丰富信息源。常见的图像匹配方法包括像素到像素匹配、特征图匹配或使用Siamese网络等先进技术，这些方法可以减少产品重复。大多数算法基于计算机视觉原理，依赖于图像质量和其他尺寸相关的细节。

在实际应用中，通常会结合使用这些算法，并将结果组合起来进行产品去重。同时，A/B测试是衡量不同算法在电商领域效果的好方法。对于属性提取、产品丰富化等过程，A/B测试不同模型会对业务指标产生影响，如直接或间接销售、点击率、在网页上花费的时间等。相关指标的改善表明模型效果更好。

下面是产品去重与匹配的流程图：

graph LR
    A[获取产品数据] --> B[属性匹配]
    A --> C[标题匹配]
    A --> D[图像匹配]
    B --> E{是否匹配}
    C --> E
    D --> E
    E -- 是 --> F[标记为重复产品]
    E -- 否 --> G[标记为非重复产品]

3. 评论分析

评论是电商门户的重要组成部分，它们捕捉了客户对产品的直接反馈。利用这些丰富的信息并创建重要信号反馈给电商系统，有助于进一步改善客户体验。同时，评论会影响产品的销售。下面将深入探讨评论情感分析的不同方面。

3.1 情感分析

电商评论的情感分析与一般的情感分析有所不同。以亚马逊上iPhone X的客户评论为例，大部分人熟悉电商网站上基于方面和属性的评论。从评论截图中可以看到，67%的评论给出了五星（最高评级），22%的评论给出了一星（最低评级）。了解客户给出差评的原因对电商公司来说非常重要。

负面评论通常包含更多有价值的信息。例如，一条负面评论指出手机发货存在问题，主要是屏幕有缺陷，零售商应该关注这些问题。而正面评论往往表达了笼统的积极情感，没有明确指出用户真正喜欢的方面。因此，全面理解评论至关重要。

评论通常是文本形式，大多是非结构化的，包含拼写错误、句子结构不正确、单词不完整和缩写等问题，这使得评论分析更具挑战性。建议将评论拆分为句子，将每个句子作为一个数据点，这对于句子级别的方面标记和方面级别的情感分析都很重要。

虽然评级通常与评论的整体情感成正比，但也存在用户误评的情况。直接从文本中理解情感有助于零售商在分析过程中纠正这些异常。大多数情况下，评论会涵盖产品的多个方面，并最终反映在评论评级中。

从评论截图中可以看到“Read reviews that mention”部分，这些是亚马逊找到的有助于客户浏览评论的重要关键词，这表明客户在评论中会提及某些方面，如用户体验、制造方面、价格等。为了更好地理解客户的情感和反馈，需要进行方面级别的评论分析。方面可以是预定义的，也可以从评论数据中提取，相应的方法可以是有监督的或无监督的。

3.2 方面级情感分析

在进行方面级情感分析之前，需要理解什么是方面。方面是一个语义丰富、以概念为中心的词汇集合，它表示产品的某些属性或特征。例如，旅游网站的方面可能包括位置、价值和清洁度等。方面不仅限于产品的固有属性，还包括与产品供应、展示、交付、退货、质量等相关的一切。

方面级情感分析的方法如下：
1. 有监督方法 ：有监督方法主要依赖于种子词。它尝试识别句子中是否存在这些种子词，如果识别到特定的种子词，则将句子标记为相应的方面。所有句子标记完成后，在句子级别进行情感分析。通过过滤具有相同标记的句子并聚合情感，可以了解客户对该方面的反馈。例如，可以将与屏幕质量、触摸和响应时间相关的评论句子分组在一起。以旅游网站的评论为例，对位置、入住、价值和清洁度等方面有具体的评级，这些语义概念从数据中正确提取，提供了更详细的评论视图。
2. 无监督方法 ：由于安排高质量的种子词典比较困难，因此有无监督的方面检测方法。主题建模是识别文档中潜在主题的有用技术，在这种情况下，可以将这些主题视为方面。例如，最流行的主题建模方法之一是潜在狄利克雷分配（LDA）。可以预定义期望的方面数量，主题建模算法会输出每个单词在所有主题（方面）中的概率，从而可以将可能属于某个方面的单词分组，并将其称为该方面的特征词，这有助于注释未注释的方面。此外，还可以通过创建句子表示并进行聚类来进行更无监督的分析，在评论句子较少的情况下，这种方法有时会取得更好的效果。

3.3 连接整体评级与方面

通常，用户会给出整体评级，目标是将整体评级与各个方面的情感联系起来。可以使用潜在评级回归分析（LARA）技术来实现这一点。虽然LARA的具体实现细节超出了本文范围，但可以假设最终评级是各个方面情感的加权组合。目标是同时估计权重和方面级情感，也可以按顺序执行这两个操作，即先确定方面级情感，再确定权重。这些权重表明了评论者对特定主题的重视程度。例如，客户可能对某个方面非常不满意，但该方面可能不是他们的优先考虑因素。这些信息对于电商零售商在采取行动之前非常重要。

3.4 理解方面

零售商的业务目标是分析产品的特定方面以及评论中反映的各种情感和意见。用户可能也对产品的特定方面感兴趣，并希望浏览相关评论。在得出所有方面并为每个句子标记方面后，可以按方面对句子进行分组。然而，电商网站的评论数量巨大，每个方面下仍会有很多句子。这时，总结算法可以发挥作用。

LexRank是一种类似于PageRank的算法，它将每个句子视为一个节点，通过句子相似度进行连接。然后选择最核心的句子，提供方面下句子的提取式摘要。以下是一个评论分析的示例流程：

graph LR
    A[获取评论集] --> B[评论级方面检测]
    B --> C[各方面情感分析]
    C --> D[按方面聚合情感]
    D --> E[使用LexRank总结]
    E --> F[获取方面整体情感和意见摘要]

通过以上流程，可以获取产品某个方面的整体情感以及解释该情感的意见摘要。

在处理评论时，用户信息也很关键。例如，受欢迎用户的评论可能比不太受欢迎用户的评论更有影响力。在进行评论分析时，可以根据用户的评级（通常由其他同行给出）为所有用户定义“用户权重”，并在所有计算中使用该权重来减少评论者偏差。

电商产品数据处理与评论分析

4. 实际应用与案例探讨

在实际的电商场景中，产品丰富化、去重匹配和评论分析的技术有着广泛的应用。下面我们通过一些案例来进一步理解这些技术的实际效果。

4.1 产品丰富化案例

某大型电商平台在处理电子产品标题时，发现大量标题存在冗长、误导性信息的问题。例如，一款耳机的标题包含了多种不相关的设备名称，影响了搜索的准确性。平台采用了产品丰富化的方法，按照以下步骤进行处理：
1. 数据评估 ：分析现有标题的质量，确定需要改进的方面。
2. 填充分类和丰富度级别 ：根据平台定义的标准，确保产品在分类和丰富度上达到可接受的阈值。
3. 过滤和模板应用 ：去除标题中的误导性词汇，使用预定义的模板构建新标题。新标题为“品牌 - 型号 - 颜色 - 耳机”的形式，如“索尼 - WH - 1000XM4 - 黑色 - 降噪耳机”。

经过处理后，该耳机的搜索点击率提高了 30%，购买转化率也提升了 15%，说明产品丰富化对提升用户体验和业务指标有显著效果。

4.2 产品去重匹配案例

一家电商企业在整合多个供应商的产品数据时，发现存在大量重复产品。以一款智能手表为例，不同供应商使用了不同的标题和描述。企业采用了属性匹配、标题匹配和图像匹配相结合的方法进行去重：
| 匹配方法 | 操作步骤 | 效果 |
| ---- | ---- | ---- |
| 属性匹配 | 提取产品的关键属性，如品牌、型号、功能等，比较属性值。 | 初步筛选出可能的重复产品 |
| 标题匹配 | 比较标题中的二元组和三元组，计算欧几里得距离。 | 进一步确认重复产品 |
| 图像匹配 | 使用像素到像素匹配和特征图匹配技术。 | 最终确定重复产品 |

通过这些方法，企业成功识别并去除了 40%的重复产品，减少了数据冗余，提高了搜索效率。

4.3 评论分析案例

某电商平台针对一款热门手机的评论进行分析，以了解用户的反馈和需求。平台采用了方面级情感分析的方法：
1. 方面定义 ：预定义了屏幕质量、电池续航、性能、外观等方面。
2. 有监督方法 ：使用种子词（如“清晰”“流畅”等）对评论句子进行标记，然后进行情感分析。
3. 无监督方法 ：使用 LDA 主题建模算法，提取潜在的方面和特征词。

分析结果显示，用户对屏幕质量和性能的满意度较高，但对电池续航提出了较多批评。平台根据这些反馈，与供应商协商改进电池技术，并在产品描述中突出屏幕和性能优势，从而提高了产品的销量。

5. 总结与展望

电商产品数据处理和评论分析是提升电商平台竞争力的重要手段。通过产品丰富化，可以提高产品信息的质量和准确性，提升搜索和推荐效果；通过产品去重匹配，可以减少数据冗余，提高搜索效率；通过评论分析，可以了解用户的需求和反馈，优化产品和服务。

然而，这些技术也面临着一些挑战。例如，产品数据中的缩写、特定领域的词汇使用等问题，增加了匹配和分析的难度；评论的非结构化和多样性，使得情感分析和方面提取更加复杂。未来，随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，我们可以期待更智能、更高效的解决方案。例如，利用深度学习模型进行更准确的情感分析和方面提取，使用图像识别技术进行更精确的图像匹配。

同时，电商平台还可以进一步整合用户信息，如用户的购买历史、浏览行为等，为用户提供更个性化的推荐和服务。通过不断优化产品数据处理和评论分析技术，电商平台可以更好地满足用户的需求，提升用户体验，实现业务的持续增长。

以下是电商产品数据处理与评论分析的整体流程图：

graph LR
    A[产品数据获取] --> B[产品丰富化]
    B --> C[产品去重匹配]
    C --> D[数据存储与管理]
    E[评论数据获取] --> F[评论分析]
    F --> G[方面级情感分析]
    G --> H[连接整体评级与方面]
    H --> I[理解方面与总结]
    D --> J[搜索与推荐系统]
    I --> J
    J --> K[用户体验提升]
    K --> L[业务增长]

总之，电商产品数据处理和评论分析是一个不断发展和完善的领域，需要我们持续关注和投入，以适应电商行业的快速变化和发展。