导　　师： 左文明

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 依托于移动互联网的高速发展与渗透,基于分享经济(Sharing Economy)的商业模式正在以惊人的速度迅速发展,逐步渗透至人们日常生活的各个方面。作为一种全新的商业模式,蓬勃发展的分享经济正逐渐改变着人们的消费行为,并进一步对原有的行业行态、就业形式以及社会关系产生显著影响。其中,网约车成功地在交通出行领域践行了分享经济的理念,衍生出Uber、滴滴出行等积累了庞大用户规模的大型分享经济平台。然而,作为典型的服务业,网约车在爆发式高速发展的背后不可避免地潜藏着服务质量问题。随着消费者日益提高的服务要求,持续改善服务质量成为网约车行业进一步发展与成熟的关键因素。因此,本研究以滴滴出行平台为例,通过收集滴滴出行平台的网络口碑数据,利用数据挖掘的技术与方法从中挖掘滴滴出行平台存在的服务问题,进而通过PCN分析网约车服务网络并提出服务质量优化对策,为分享经济平台建立数据驱动型的运营管理战略提供参照与借鉴。本研究的主要内容包括:(1)基于LSTM的网约车平台网络口碑分类模型。编写Python程序从新浪微博平台收集滴滴出行的网络口碑数据,确定过滤与清洗规则并进行预处理。基于CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型,利用维基语料库训练词向量。采用预训练的词向量作为模型输入构建基于LSTM的文本分类模型,将数据自动分类为乘客评论、司机评论与营销微博,以帮助网约车平台对不同类型的数据独立进行分析与挖掘,模型的分类准确率达到90.89%。(2)网约车平台服务问题挖掘。利用情感分析技术对乘客评论进行情感倾向分析,根据分析结果将情感倾向为消极的负面评论抽取出来。将服务问题挖掘任务转化为频繁项集挖掘任务,利用FP-Growth算法从乘客负面评论中挖掘频繁共现词组,进而通过分析频繁共现词组得�

关 键 词： 分享经济 网约车 服务质量 过程链网络

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