| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 在线评论相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 数据挖掘研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 客户满意度研究 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17-19页 |
| 2 客户满意度测评方法比较分析 | 第19-23页 |
| 2.1 多元线性回归法 | 第19页 |
| 2.2 层次分析法 | 第19页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第19-20页 |
| 2.4 结构方程 | 第20页 |
| 2.5 贝叶斯网络 | 第20-23页 |
| 3 客户满意度数据采集及处理 | 第23-33页 |
| 3.1 电子商务客户满意度影响因素分析 | 第23-24页 |
| 3.2 评论数据获取 | 第24-26页 |
| 3.2.1 评论数据来源 | 第24-25页 |
| 3.2.2 在线评论采集过程 | 第25-26页 |
| 3.3 评论数据预处理 | 第26-33页 |
| 3.3.1 评论数据采集结果 | 第26-27页 |
| 3.3.2 高频词汇提取 | 第27-29页 |
| 3.3.3 在线评论特征因素归纳总结 | 第29-30页 |
| 3.3.4 建立情感词典及评分标准 | 第30-33页 |
| 4 客户满意度影响因素贝叶斯网络模型构建——以京东手机为例 | 第33-69页 |
| 4.1 客户满意度影响因素贝叶斯网络模型构建 | 第33-34页 |
| 4.2 客户满意度影响因素贝叶斯网络模型 | 第34-69页 |
| 4.2.1 荣耀8贝叶斯网络模型 | 第34-40页 |
| 4.2.2 苹果7贝叶斯网络模型 | 第40-47页 |
| 4.2.3 红米Note4贝叶斯网络模型 | 第47-54页 |
| 4.2.4 Oppo R9贝叶斯网络模型 | 第54-61页 |
| 4.2.5 Vivo X9贝叶斯网络模型 | 第61-69页 |
| 5 客户满意度影响因素贝叶斯网络模型分析 | 第69-73页 |
| 5.1 客户满意度影响因素贝叶斯网络结构分析 | 第69页 |
| 5.2 客户满意度影响因素贝叶斯网络条件概率分析 | 第69页 |
| 5.3 特征因素重要性排名分析 | 第69-70页 |
| 5.4 模型准确性评估 | 第70-73页 |
| 6 结论 | 第73-76页 |
| 6.1 研究结论 | 第73-74页 |
| 6.2 研究创新点 | 第74页 |
| 6.3 不足与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第81页 |