發(fā)布時(shí)間：2020-11-22 04:21

　　 對信息過載的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買決策或是幫助供應(yīng)商改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)的知識日益成為業(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)化且尚無成熟互聯(lián)網(wǎng)銷售模式的汽車商品作為研究對象,以奧迪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)勢和劣勢各是什么?2)在線口碑是否能反映顧客在購買及使用產(chǎn)品過程中的真實(shí)情感,如果可以,怎樣刻畫?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?全文邏輯如下:首先,原始數(shù)據(jù)經(jīng)過NLP過程,所有產(chǎn)品屬性以顧客集體意見傾向性排序,明晰了產(chǎn)品的優(yōu)劣勢,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,面對目前學(xué)界對網(wǎng)絡(luò)口碑有用性的爭論,論文強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)口碑只有反映顧客在購買和使用產(chǎn)品過程中的真實(shí)情感才有價(jià)值。據(jù)此,論文利用回答第一個(gè)問題時(shí)產(chǎn)生的形式為{意見持有者,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)人差評度和修正個(gè)人差評度兩個(gè)指標(biāo)。進(jìn)而由多重線性回歸找到了在線評論刻畫顧客真實(shí)情感的方法。這證明論文由在線評論數(shù)據(jù)明晰的產(chǎn)品優(yōu)劣勢是可靠的,同時(shí)也為后文構(gòu)建有效坐標(biāo)空間,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)異類知識做了準(zhǔn)備。最后,論文以outlier視角對口碑?dāng)?shù)據(jù)在“個(gè)人—集體意見”和“評論—評價(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。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,為顧客購買決策和供應(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,以通用的知識發(fā)現(xiàn)框架為基礎(chǔ),綜合成熟的離群點(diǎn)檢測和知識分類提出了網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識發(fā)現(xiàn)過程。技術(shù)視角下,論文設(shè)計(jì)的以產(chǎn)品屬性的集體差評度作為權(quán)重,代替修飾詞典參與到個(gè)人評論情感計(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)定的刻畫顧客的真實(shí)情感。
【學(xué)位單位】：武漢紡織大學(xué)
【學(xué)位級別】：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 研究內(nèi)容及方法
        1.2.1 研究內(nèi)容
        1.2.2 研究方法
    1.3 論文創(chuàng)新點(diǎn)
2 國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)回顧
    2.1 意見挖掘的主要技術(shù)
        2.1.1 意見挖掘的概念與任務(wù)
        2.1.2 意見挖掘的特征抽取技術(shù)
        2.1.3 意見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 異類知識發(fā)現(xiàn)
        2.3.1 知識的概念與分類
        2.3.2 異類（outlier）與異類知識發(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)劣勢挖掘及其可視化
        3.3.1 評論文本的情感分類
        3.3.2 產(chǎn)品優(yōu)劣勢測度及其可視化
    3.4 本章小結(jié)
4 在線評論與評價(jià)的關(guān)系模型
    4.1 在線評論情感的測度
    4.2 在線評論與評價(jià)的多重線性回歸
    4.3 本章小結(jié)
5 網(wǎng)絡(luò)口碑的異類檢測與知識發(fā)現(xiàn)
    5.1 網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識發(fā)現(xiàn)的框架構(gòu)建
    5.2 網(wǎng)絡(luò)口碑異類知識發(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
        5.2.2 汽車網(wǎng)絡(luò)口碑離群點(diǎn)（outlier）評估與解釋
    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 論文撰寫過程中用到的代碼
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2894113