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基于微博评论的品牌负向情感分析与对策研究

摘要第5-7页
abstract第7-9页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 论文的研究背景及目的第13-14页
    1.2 论文的研究意义第14-15页
    1.3 研究现状第15-21页
        1.3.1 传统品牌情感研究现状第15-17页
        1.3.2 基于社交媒体的品牌情感研究现状第17-20页
        1.3.3 研究现状评述第20-21页
    1.4 论文的研究内容及研究方法第21-24页
        1.4.1 研究内容第21-22页
        1.4.2 研究方法第22-24页
    1.5 论文的创新之处第24-25页
第2章 理论基础第25-41页
    2.1 品牌和品牌情感第25-28页
        2.1.1 品牌第25-26页
        2.1.2 品牌情感第26-27页
        2.1.3 负向品牌情感第27-28页
    2.2 品牌微博评论第28-29页
        2.2.1 品牌微博第28页
        2.2.2 品牌微博评论第28-29页
    2.3 基于社交媒体的情感分析研究第29-39页
        2.3.1 数据获取技术第29-30页
        2.3.2 文本预处理技术第30-31页
        2.3.3 基于深度学习的特征表达模型word2vec第31-34页
        2.3.4 情感分类算法第34-39页
    2.4 本章小结第39-41页
第3章 基于微博评论信息的品牌情感分类模型构建第41-53页
    3.1 品牌情感分类模型设计思路第41-42页
    3.2 微博评论信息获取及样本标注第42-43页
        3.2.1 微博评论信息获取第42页
        3.2.2 样本标注第42-43页
    3.3 微博评论基本信息分析第43-45页
        3.3.1 微博评论数量与时间相关性分析第43-44页
        3.3.2 样本用户的基本情况分析第44-45页
    3.4 微博评论信息的数据预处理第45-46页
    3.5 微博评论信息的文本特征表达第46-48页
        3.5.1 面向微博评论信息的文本词典构建第46-47页
        3.5.2 基于word2vec文本特征表达第47-48页
    3.6 品牌情感分类模型构建第48-51页
        3.6.1 训练集和测试集的构造第48页
        3.6.2 品牌情感分类器的构建第48-50页
        3.6.3 品牌情感分类器的选择第50-51页
    3.7 品牌情感识别流程第51页
    3.8 本章小结第51-53页
第4章 基于微博评论信息的华为品牌负向情感分析第53-63页
    4.1 华为品牌官方微博中的评论概况第53-54页
    4.2 基于华为官方微博评论的负向品牌情感案例分析第54-60页
        4.2.1 负向品牌情感评论文本中的词频统计第54-55页
        4.2.2 负向品牌情感评论文本中的词频比重月度趋势分析第55-58页
        4.2.3 负向品牌情感评论文本比重月度趋势分析第58-60页
    4.3 负向品牌情感评论文本中的问题分析第60-62页
        4.3.1 产品方面存在的问题第60-61页
        4.3.2 服务方面存在的问题第61页
        4.3.3 品牌认可度方面存在的问题第61-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第5章 基于微博平台的负向品牌情感应对策略第63-69页
    5.1 加强对产品的管理第63-65页
        5.1.1 加强产品的质量监督,改进产品的内在质量第63-64页
        5.1.2 提高产品的需求满足性,拓展品牌的创新性第64-65页
    5.2 强化对服务的监管第65-66页
        5.2.1 优化服务管理,加强服务人员的培训第65页
        5.2.2 加强官方微博的经营,积极与消费者交流互动第65-66页
    5.3 开启中国化品牌情感建设,提升品牌认可度第66-67页
        5.3.1 增强品牌情感温情化、正能量化的影响力第66-67页
        5.3.2 深化品牌情感的社会价值和社会责任感第67页
    5.4 本章小结第67-69页
结论第69-71页
参考文献第71-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第78-79页
致谢第79页

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