亚马逊商品 review 文本词频剖析
在明确了商品问题的词频剖析手艺与应用后，，，， ，运营者可以将该手艺同样应用于商品review文本的剖析中 。。。。。。。将以一个高review数目的衣饰产品listing为例举行解说，，，， ，其产品ASIN为B07G599PB7，，，， ，listing问题为“Amoretu Women Summer TunicDress V Neck Casual Loose Flowy Swing Shift Dresses” 。。。。。。。
阻止2021年2月8日，，，， ，该listing链接具有23930个review，，，， ，其review评分为4颗星 。。。。。。。在使用Python 爬虫剧本抓取了所有的review文本后，，，， ，删除“a”“the”“I”“to”“do”“is”“was”等非形容词，，，， ，然后将差别形容词的泛起频率生涯在Excel表格中 。。。。。。。笔者已经将这些数据生涯在名为“Frequencies Of Keywords Reviewsi的Excel文件中 。。。。。。。
“NumOfWord”体现单词的总数，，，， ，第二列最先体现差别的形容词及其泛起的频率，，，， ，随着单词总数的增添，，，， ，差别形容词的泛起频率也会爆发响应的转变 。。。。。。。
通过Python可视化手艺对上述的数据文件举行了剖析，，，， ，获得review文本词频剖析正序动态排列图 。。。。。。。正序动态排列图展现了review文本由少到多时，，，， ，差别形容词泛起的频率转变，，，， ，随着review单词的增多，，，， ，频率上升的形容词为最新review文本(最近时间段内由用户天生的review)中经常泛起的词汇，，，， ，代表了最近消耗者对该产品的主观形貌 。。。。。。。
倒序动态排列图展现了review文本由多到少时，，，， ，差别形容词泛起的频率转变，，，， ，随着review单词的镌汰，，，， ，频率上升的形容词为最热门review (排在前线的review，，，， ，也是点赞数目最多的review)文本中经常泛起的词汇，，，， ，代表了最受消耗者认可的产品卖点，，，， ，以及与使用体验相关的主观形貌 。。。。。。。
词云图可以发明消耗者对该产品的最大主观感受词为“cute"“little”“small”“short”等单词，，，， ，若是运营者自身的产品与该listing的产品相似，，，， ，那么就可以选择将review词频剖析中高频率泛起的词汇，，，， ，添加到listing要害词与五点形貌中，，，， ，从而增添搜索曝光的概率和要害词匹配度 。。。。。。。
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