随着互联网普及率的提高,农村电商实现跨越式发展,在提高农村经济水平、减小城乡差距、助力脱贫等方面的作用日益明显。基于此背景,更多的扶贫企业进入到电子商务领域,积极的拓展农产品线上销售渠道。而消费者对于扶贫农产品的满意度是决定扶贫企业能否持续经营发展的关键因素之一,因此对消费者满意的测度具有重大意义。当前国内外学者对于网购消费者满意度研究大多是以普通电子商务为主,基于传统的消费者满意理论,依靠问卷调查获取数据,这种方法收集到的数据容易受到消费者主观感受的影响,难以客观有效地衡量网购消费者满意度的影响因素。随着自然语言与大数据技术的发展,部分学者开始研究通过文本挖掘技术,以深入挖掘出在线评论内容中影响消费者满意度的要素,但是目前对于扶贫农产品在线评论的挖掘仍存在空白。鉴于此,本文以京东平台扶贫农产品土鸡蛋在线评论文本为例,利用文本挖掘技术和实证分析相结合的方法挖掘扶贫农产品在线评论中对于消费者满意度的影响路径。首先,本文利用爬虫软件八爪鱼抓取京东平台扶贫产品土鸡蛋在线评论数据,数据预处理之后利用TF-IDF算法提取扶贫农产品土鸡蛋在线评论中前50高频词汇作为特征种子词,根据种子词进行分类,分为8类主要因素:物流类特征因素、品质类特征因素、包装类特征因素、服务类特征因素、扶贫类特征因素、价格类特征因素、促销类特征因素、味道类特征因素。然后使用Word2vec模型,建立特征种子词的词向量,使用余弦相似性方法计算特征种子词与文本语料库中其他词汇的向量相似度,进而完成对特征种子词的扩展,构建扶贫农产品满意度影响因素特征词典。随后使用机器学习的方式进行在线评论文本的情感值计算,运用Snow NLP对在线评论文本打分,结果显示30%的在线评论得分低于0.2,对扶贫农产品表示非常不满意,31%的在线评论得分高于0.8,表示对扶贫农产品非常满意。随后结合TF-IDF权重,分别计算了每条评论每个特征因素的得分。将量化的数据引入多元回归模型,分析发现,8类特征因素都正向影响了扶贫农产品的消费者满意度。按照标准化系数排名如下:味道类特征因素＞包装类特征因素＞价格类特征因素＞品质类特征因素＞物流类特征因素＞扶贫类特征因素＞服务类特征因素＞促销类特征因素。根据上述研究结果,以提升扶贫电商企业的消费者满意度作为切入点,提出了进一步加强网上评论管理,严格把控产品质量等可行性建议。