近日，学术期刊《情报科学》在线发表我院教师曾金的学术论文“面向用户评论的主题挖掘研究——以美团为例”。
研究背景
《2020年新冠肺炎疫情对中国餐饮业影响报告》显示疫情防控期间武汉整个餐饮行业基本上陷入停滞状态，打击之大前所未有，直至现在武汉餐饮市场的复苏面临着诸多挑战。疫情防控期间餐饮行业线上订单明显多于线下，传统的餐饮行业也逐渐向互联网加速转型。餐饮行业的变革及潜力挖掘，离不开互联网用户评论数据分析，用户评论包含大量用户对于产品和服务的观点、态度、情感等有价值信息，评论内容会直接影响消费者的购买决策。商家或用户直接从海量的评论数据中查找影响口碑的主要影响因素，会消耗大量的时间和认知负担。
研究目的
从海量自助餐用户评论数据中抽取有效关键词构建主题和主题词，协助商家了解用户口碑，进而更好的改善餐饮行业的管理水平。作为商家快速帮助用户迅速获取感兴趣的主题及主题词，精准定位到有价值的评论信息，不仅可帮助用户节省决策时间，提升用户体验感，而且对于后疫情环境下餐饮行业经济增长及数字化发展有着一定的作用和重要的意义。
研究结果
研究结果发现：文本评论聚类后的主题分别是：味道、菜品、环境、服务、价格，主题的重要程度依次是：味道36.2%、服务22.9%、价格15.1%、环境13.6%、菜品12.2%。实验结果证实，通过该方法能够有效识别和构建主题及主题词，并计算出用户对于不同主题关注的重点内容，同时为餐饮行业主题及主题词挖掘和应用研究提供了一定的理论和技术基础。
《情报科学》由中华人民共和国教育部主管，吉林大学和中国科学技术情报学会共同主办的学术期刊，主要刊发情报学、图书馆学领域中具有创新性、应用性和应用基础性的学术研究成果、产业化新技术的进展以及学术动态等相关内容。它是CSSCI和北核双核心期刊，复合影响因子：2.35。
