文献综述（或调研报告）：
论文研究的主要问题是不同消费者对网购大闸蟹物流服务感知的差异性。优质的物流服务依赖于成本，而成本决定着电商企业的盈亏，消费者对物流服务的感知能为企业积累口碑，那么在平衡二者之间的基础上，有所侧重地优化物流服务成为企业必须要面对和解决的关键问题。为了更好地探究大闸蟹等生鲜农产品的物流服务对电商平台上不同类型消费者的重要程度，研究消费者对电商平台大闸蟹物流服务的感知，对电商平台服务水平的提升具有重大的现实意义。在阅读大量国内外文献的基础上，在在线评论与文本挖掘、物流服务、消费者感知三个方面进行文献综述。
1、在线评论与文本挖掘相关研究：
随着网络和手机购物的普及，网络评论已经成为了商家收集顾客评价的重要来源，而由于文本挖掘具有数据来源广泛、客观全面、真实性高、时效性较强等优点，这一方法时常被应用在网络评论的分析中。在线评论文本挖掘的主要任务是评论产品属性特征提取、在线评论情感分析及在线评论文本分类，因此目前在线评论文本挖掘的研究主要也集中在这三个方面的实现技术手段和实际商业应用研究。
当前较多关于消费者在线评论效用的研究着力从在线商品评论的文本特征状况中挖掘对消费者“有用”的信息（李健等，2018)[1]。崔永生（2018）[2]设计了一种基于语义词典的在线评论文本挖掘方法，对在线文本内容进行特征分类挖掘。采用该方法相比其他传统文本挖掘方法具有优良的分类准确率，提高了在线评论文本特征词分类准确性。同时，崔永生指出在线评论文本数据中的高价值信息，对潜在消费者的感知、购买决策行为具有重要影响，进而对电商平台和生产企业产品销量产生重要影响。
关于在线评论情感分析及文本分类方面，姚瑶（2019）[3]认为通过各种方法对消费者的在线评论进行情感分析，真正做到了解消费者意见并加以改进可推动冷链农产品电商平台的发展。其以某一电商平台消费者评论为例，从三种不同的角度出发，运用三种不同方法对文本进行情感分析，得到冷链农产品电商平台目前最需要改进的地方是物流服务及商品新鲜程度方面的结论。 陈义（2018）[4]认为文本挖掘技术可以较好地挖掘出评论中的用户信息，包括不同电商平台用户的集群偏好，用户对于商品特征的偏好，用户对于商品的述求，以及用户对于所购商品的情感倾向。另外，不同电商平台用户群体拥有着自己特有的集群标签，比如华为商城用户拥有更强的归属感和忠诚度。 而目前中文情感词典不完善、基于词典的文本情感分析方法通常仅基于情感词出现的频率,导致分析结果准确度低。易剑波（2017）[5]针对目前通用情感词典过于泛化和领域适应性弱的缺点，提出了一种基于依存句法抽取情感词的方法，建立相应的辅词词库，提出一种综合计算文本情感极性值的计算方法，提高文本情感分析的准确率。
在线评论文本挖掘的实际应用分析上，郭立秀（2018）[6]以生鲜电商为研究对象，选取了三个不同运营模式、物流模式的生鲜电商，利用Python爬虫分别抓取同一商品的在线评论进行文本在线分析。参考文本特征分析的结论，总结出顾客满意度评价指标体系，并结合相应权重进行指标满意度计算，全面分析三家生鲜电商在不同评价指标下的表现，帮助商家找到需要改善的因素和其消费者更关注的因素。程航和王东（2019）[7]选取了两家电商平台，采用Python爬虫抓取顾客评论。在前者的基础上，构建了从顾客角度出发的生鲜电商满意度评价体系，还创新性地针对不同商品品类做出了更细致的分析，设置了专门的评价指标和权重，以便对具有不同侧重市场的生鲜电商进行更公平的对比。
在互联网助理的大环境下，企业更需要特别关注消费者满意度，因为互联网给消费者提供了一个迅速向世界各个角落传播正面或负面口碑的渠道，而在线评论作为一种消费者真实分享自己的购物体验的外在表现形式，已经成为电商企业获取信息的一种重要手段（Yu等，2019）[8]。在国外学者探究文本挖掘在电子商务和物流服务中应用的研究中，Yan等（2015）[9]收集了2000-2013年在学术期刊发表的以电子商务为主题的八千余篇研究论文并以这些成果为研究对象，利用文本挖掘技术确定了多个关键词，分析电子商务科学结构，得出整个电子商务研究论文涵盖了几个重要的组成：互联网、消费者行为、顾客满意度、网上购物、声誉和知识管理的结论。Hsiao等（2016）[10]认为随着跨境电子商务的快速发展，跨境物流提供商必须致力于不断改进和差异化服务，以保持其竞争优势。研究展示了文本挖掘技术在分析跨境物流服务在线内容中的应用，能够满足客户对服务和产品的情感认知，文章也为跨境物流服务商提供了具体的参考实例。Yan等（2014）[11]认为顾客时常需要参考网络已有的顾客评论来做出购买或退货决策，因此作者开发了一个双语模型来处理电子商务网站上发布的中英文用户评论。文章主要介绍了中文分词、数据挖掘模型和系统设计的相关知识。通过英文和中文在线用户评论挖掘用户满意度的实例说明了文章中开发的双语模型具有实际价值。Wang 等（2018）[12]利用情感分析手段构建Logistic回归模型来评估不同产品属性对消费者满意度的影响。
2、物流服务相关研究
国外学者在很早就开始关注网络购物背景下消费者的物流服务感知问题。Rabinovich等（2007）[13]认为物流服务感知是影响顾客满意度的主要因素。顾客对物流服务的感知包括交货及时性、可靠性、库存可获得性以及退换货的便利性等。GeFen（2002）[14]根据购物平台的物流服务感知设计出平台服务质量的测量量表，并提出物流服务质量是影响顾客忠诚度的主要因素。Grant等（2006）[15]通过研究仅线上经营和线上线下均经营的零售商之间物流服务的对比，形成了能够衡量网络购物环境下物流配送服务质量的评价维度和指标。在前人的研究借鉴下，Rao等（2011）[16]总结出在电子商务背景下，物流服务质量和物流成本是影响顾客忠诚度和满意度的主要因素，要从这两方面考虑发展新顾客和留住老顾客。基于物流配送服务质量和价格这两个主要因素和在线订单履行效率积极影响消费者再次购买，作者还建立了新的E-LSQ模型和新的物流服务评价维度。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
