[发明专利]一种面向自动驾驶汽车的用户满意度评价方法

说明书

本发明提供一种面向自动驾驶汽车的用户满意度评价方法，包括以下步骤：使用爬虫技术抓取短视频类关于自动辅助驾驶汽车平台的用户评论数据；数据存储；数据处理；指标体系建立：利用TF‑IDF算法，依据用户在汽车短视频类关于自动辅助驾驶汽车平台的发表评论时的评价项目，以及综合汽车拥有者在日常驾驶过程中关注的汽车行驶属性，基于数据处理提取特征指标，建立结果评价指标体系，根据评价体系构建评论的指标特征向量，并结合情感分析得分，综合评论的所属平台、文本内容，得到自动驾驶汽车产品信息的特征属性的情感倾向结果；满意度评估。

技术领域

本发明涉及自动辅助驾驶领域，尤其涉及一种面向自动驾驶汽车的用户满意度评价方法。

背景技术

用户通过相关短视频类平台，发布关于自动辅助驾驶汽车平台的产品评价，一方面对于其他消费者的消费意愿具有相当程度的影响作用^[2]，汽车评论者通过汽车在不同使用状况、不同使用周期的真实状态的讨论，能够影响处于观望期间的潜在消费者的购买欲望，使其消费更趋理性化^[1]；另一方面，用户对产品的评论反馈深刻地影响着消费者和企业之间的关系，是企业了解用户需求的重要资源。总是能生产评论良好产品的公司，更能培育与消费者之间的良好关系并发展为品牌忠诚度^[3]。因此，挖掘隐含在产品评论背后的用户情感倾向，能够较为有效地帮助企业发现消费者集中担忧或抱怨的缺陷，以迎合消费者的需求^[4]。

自动驾驶汽车产品由于价格较高，产品科技水准要求很高，消费者并不能很好的了解产品的科技功能属性。也正因如此，汽车短视频类关于自动辅助驾驶汽车的用户所发表的评论(评论)由于包含了车主对所购汽车价格、配置、动力、续航等方面的讨论信息，有利于消费者了解自动驾驶汽车的相关属性，同时对于企业商家了解产品市场反应、发现自身产品缺陷、调整营销策略都具有极为重要的价值^[6]。汽车短视频类关于自动辅助驾驶汽车评论作为最具活力的信息聚焦点，是高科技技术大众教育的一个重要工具。由于自动驾驶汽车功能多样、结构复杂以及用户评论在表述形式上的差异，导致分析结果往往并不准确，同时也缺乏对分析结果的个性化排序。

现有的对自动驾驶汽车产品信息进行评价衡量的指标比较单一，厂商和用户对于产品的理解层次也会存在差异。此处通过对数据进行重新的衡量与分析，最终呈现分析结果^[7]。

现有技术中至少存在以下缺点和不足：

(1)基于产品属性提取，难以保证属性名称语义相同或相近的产品信息实现完美匹配；

(2)用户灵活的语言表达方式，可能会降低文本处理的准确度，分析结果往往会存在信息误差；

(3)关于自动驾驶汽车功能的公开说明资料存在前瞻性功能说明，用户并不能理解，因此厂商与用户的观点会存在系统性偏差排序。

基于此，面向互联网汽车短视频类关于自动辅助驾驶汽车的用户评论说明，结合文本挖掘与数据处理技术，本发明构建了一种特别针对评估自动驾驶用户满意度的方法。

参考文献

[1]中国网民7.51亿占全球网民五分之一[J].新闻世界,2017,(09):5.

[2]E.Cambria,D.Das,S.Bandyopadhyay,A.Feraco,A Practical Guide toSentiment Analysis,Springer,Cham,Switzerland,2017.

[3]S.L.Lo,E.Cambria,R.Chiong,D.Cornforth,Multilingual sentimentanalysis:from formal to informal and scarce resource languages,Artif.Intell.Rev.48(4)(2017)499–527