基于在线评论的企业产品缺陷识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 产品质量管理 | 第10-11页 |
| 1.2.2 文本挖掘相关方法 | 第11-16页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 框架构建 | 第20-28页 |
| 2.1 互联网对产品缺陷识别的影响 | 第20-21页 |
| 2.1.1 互联网评论对产品缺陷识别的影响 | 第20页 |
| 2.1.2 互联网用户行为对产品缺陷识别的影响 | 第20-21页 |
| 2.2 基于在线评论的产品缺陷识别框架 | 第21-27页 |
| 2.2.1 数据准备 | 第21-22页 |
| 2.2.2 文本分类 | 第22-27页 |
| 2.2.3 文本聚类 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 算法应用 | 第28-40页 |
| 3.1 产品缺陷识别模型的文本特征集构建 | 第28-30页 |
| 3.2 产品缺陷识别模型的文本分类 | 第30-34页 |
| 3.2.1 产品缺陷识别模型的分类模型 | 第30-31页 |
| 3.2.2 产品缺陷识别模型的分类算法 | 第31-34页 |
| 3.3 产品缺陷发现模型的文本聚类 | 第34-38页 |
| 3.3.1 产品缺陷主题聚类模型 | 第34页 |
| 3.3.2 产品缺陷主题聚类算法 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 实例分析 | 第40-48页 |
| 4.1 实验背景与对象 | 第40-41页 |
| 4.2 实验数据采集 | 第41页 |
| 4.3 实验数据预处理与人工标注 | 第41-43页 |
| 4.4 基于在线评论的产品缺陷模型分类实例分析 | 第43-45页 |
| 4.5 基于在线评论的产品缺陷模型聚类实例分析 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 附录 1:本文程序部分代码 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
