發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 04:21

　　 對(duì)信息過(guò)載的Web2.0背景下的電子商務(wù)而言,如何處理大量的網(wǎng)絡(luò)口碑(Online WOM),快速準(zhǔn)確獲取幫助顧客做出滿意購(gòu)買(mǎi)決策或是幫助供應(yīng)商改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的知識(shí)日益成為業(yè)界和學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。論文圍繞這種需求,選擇高價(jià)值、專業(yè)化且尚無(wú)成熟互聯(lián)網(wǎng)銷售模式的汽車商品作為研究對(duì)象,以?shī)W迪Q5的網(wǎng)絡(luò)口碑?dāng)?shù)據(jù)為例,主要解決三個(gè)具體問(wèn)題:1)作為具體的,較為成熟的一型產(chǎn)品,奧迪Q5的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)各是什么?2)在線口碑是否能反映顧客在購(gòu)買(mǎi)及使用產(chǎn)品過(guò)程中的真實(shí)情感,如果可以,怎樣刻畫(huà)?3)如何在這些口碑?dāng)?shù)據(jù)中找到離群點(diǎn),并分析這些點(diǎn)的特征和形成機(jī)制以產(chǎn)生異類知識(shí)?全文邏輯如下:首先,原始數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)NLP過(guò)程,所有產(chǎn)品屬性以顧客集體意見(jiàn)傾向性排序,明晰了產(chǎn)品的優(yōu)劣勢(shì),與此同時(shí),也產(chǎn)生了進(jìn)一步研究所需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。此外,面對(duì)目前學(xué)界對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑有用性的爭(zhēng)論,論文強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)口碑只有反映顧客在購(gòu)買(mǎi)和使用產(chǎn)品過(guò)程中的真實(shí)情感才有價(jià)值。據(jù)此,論文利用回答第一個(gè)問(wèn)題時(shí)產(chǎn)生的形式為{意見(jiàn)持有者,產(chǎn)品屬性,分句,極性}的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)了個(gè)人差評(píng)度和修正個(gè)人差評(píng)度兩個(gè)指標(biāo)。進(jìn)而由多重線性回歸找到了在線評(píng)論刻畫(huà)顧客真實(shí)情感的方法。這證明論文由在線評(píng)論數(shù)據(jù)明晰的產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì)是可靠的,同時(shí)也為后文構(gòu)建有效坐標(biāo)空間,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)異類知識(shí)做了準(zhǔn)備。最后,論文以outlier視角對(duì)口碑?dāng)?shù)據(jù)在“個(gè)人—集體意見(jiàn)”和“評(píng)論—評(píng)價(jià)”兩個(gè)坐標(biāo)空間內(nèi)實(shí)施了例外挖掘,嘗試梳理outlier樣本的特征以獲取異類知識(shí)。論文主要的實(shí)踐貢獻(xiàn)在于明晰了奧迪Q5不同維度的產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì),為顧客購(gòu)買(mǎi)決策和供應(yīng)商改進(jìn)產(chǎn)品提供了有益參考。另外,研究從outlier視角,發(fā)現(xiàn)異類口碑的不滿情緒與汽車油耗高度正相關(guān),為從業(yè)者探索新的顧客行為規(guī)律提供了可能。,論文的主要理論貢獻(xiàn)在于:管理視角下,以通用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)框架為基礎(chǔ),綜合成熟的離群點(diǎn)檢測(cè)和知識(shí)分類提出了網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程。技術(shù)視角下,論文設(shè)計(jì)的以產(chǎn)品屬性的集體差評(píng)度作為權(quán)重,代替修飾詞典參與到個(gè)人評(píng)論情感計(jì)算的方法能夠在降低情感計(jì)算主觀性的同時(shí),顯著且穩(wěn)定的刻畫(huà)顧客的真實(shí)情感。
【學(xué)位單位】：武漢紡織大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F416.471
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容及方法
        1.2.1 研究?jī)?nèi)容
        1.2.2 研究方法
    1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)
2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)回顧
    2.1 意見(jiàn)挖掘的主要技術(shù)
        2.1.1 意見(jiàn)挖掘的概念與任務(wù)
        2.1.2 意見(jiàn)挖掘的特征抽取技術(shù)
        2.1.3 意見(jiàn)挖掘的情感分類技術(shù)
    2.2 網(wǎng)絡(luò)口碑價(jià)值研究
    2.3 異類知識(shí)發(fā)現(xiàn)
        2.3.1 知識(shí)的概念與分類
        2.3.2 異類（outlier）與異類知識(shí)發(fā)現(xiàn)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于網(wǎng)絡(luò)口碑的產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì)挖掘
    3.1 數(shù)據(jù)采集
    3.2 產(chǎn)品特征抽取
    3.3 產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì)挖掘及其可視化
        3.3.1 評(píng)論文本的情感分類
        3.3.2 產(chǎn)品優(yōu)劣勢(shì)測(cè)度及其可視化
    3.4 本章小結(jié)
4 在線評(píng)論與評(píng)價(jià)的關(guān)系模型
    4.1 在線評(píng)論情感的測(cè)度
    4.2 在線評(píng)論與評(píng)價(jià)的多重線性回歸
    4.3 本章小結(jié)
5 網(wǎng)絡(luò)口碑的異類檢測(cè)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
    5.1 網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識(shí)發(fā)現(xiàn)的框架構(gòu)建
    5.2 網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識(shí)發(fā)現(xiàn)的實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 汽車網(wǎng)絡(luò)口碑的離群點(diǎn)（outlier）檢測(cè)
        5.2.2 汽車網(wǎng)絡(luò)口碑離群點(diǎn)（outlier）評(píng)估與解釋
    5.3 本章小結(jié)
6 研究結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄Ⅰ
    附錄Ⅱ 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
    附錄Ⅲ 論文撰寫(xiě)過(guò)程中用到的代碼
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2894113