摘要
近年来，随着互联网的高速发展，虚拟社区普及并逐渐融入到消费者的日常生活中，并且伴随着健康信息素养的提高，消费者开始积极主动地获取、发布和共享与健康相关的信息。在线健康社区用户满意度可以体现当下在线健康社区的发展优势和劣势，系统评价在线健康社区的用户满意度能够帮助在线健康社区提高服务质量，合理配置社区资源从而更好的满足用户需求。由此可见，科学的分析研究在线健康社区的用户满意度对在线健康社区增强社区服务、实现社区可持续发展和资源合理配置等管理决策方面具有重要意义。 本文利用LDA模型对在线健康社区用户评论文本进行主题聚类，构建在线健康社区用户满意度评价指标体系，该体系包含5项准则和14个评价因子。通过层次分析法和词频权重的比较，确定了每个准则和评价因子的权重。准则层权重排序从高到低分别为:医生质量、信息质量、购买体验、系统质量和服务质量;在此基础上，通过训练三种机器学习分类模型，对比分析每个模型的参数，最终选定朴素贝叶斯作为本文研究的分类器。利用训练好的朴素贝叶斯分类模型将评论数据进行主题分析和情感分析，通过建立的在线健康社区用户满意度评价模型，计算出医生质量、信息质量、购买体验、系统质量和服务质量的满意度分别为:不满意，非常满意，不满意，比较满意和不满意水平，同时得出在线健康社区的整体满意度处于基本满意水平。最后利用IPA模型对在线健康社区的评价因子进行重要度-满意度分析，发现医生交互速度、服务水平、个人隐私安全性和售后保障性处于高重要性-低满意度区间，表明在线健康社区需要将更多的精力投入到这四个重要性很高但满意度却很低的方面。最后根据IPA模型的结果，为在线健康社区未来的发展提出了建议。
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