| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.1 我国在线旅游发展现状 | 第11页 |
| 1.1.2 在线评论与产品购买 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4.1 分词工具 | 第14页 |
| 1.4.2 构造文档-词条矩阵 | 第14-15页 |
| 1.5 研究特色 | 第15页 |
| 1.6 研究内容及框架 | 第15-17页 |
| 第2章 数据的获取 | 第17-26页 |
| 2.1 数据的来源 | 第17页 |
| 2.2 获取数据的技术实现 | 第17-18页 |
| 2.3 指标的构建 | 第18页 |
| 2.4 产品基本信息的描述性分析 | 第18-24页 |
| 2.4.1 不同国家在线旅游产品所属店铺的分布 | 第18-20页 |
| 2.4.2 东南亚各国在线旅游产品的定价分布情况 | 第20页 |
| 2.4.3 东南亚四国在线旅游产品的月售分布情况 | 第20-21页 |
| 2.4.4 东南亚四国在线旅游产品游玩形式分布情况 | 第21-22页 |
| 2.4.5 东南亚四国在线旅游产品的长度分布 | 第22-23页 |
| 2.4.6 东南亚四国在线旅游产品评价数量情况 | 第23页 |
| 2.4.7 东南亚四国在线旅游产品包含地点数量分布 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 数据预处理 | 第26-34页 |
| 3.1 各产品信息对其销量的影响因素分析 | 第26-28页 |
| 3.1.1 单变量影响因素分析 | 第26-28页 |
| 3.1.2 对购买量的影响因素分析 | 第28页 |
| 3.2 评论数据的预处理 | 第28-29页 |
| 3.3 评论数据的情感分类 | 第29-31页 |
| 3.3.1 情感分析的相关理论 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于词库的情感分类 | 第30-31页 |
| 3.4 词频分析正负类评论的关键词 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于聚类与LDA的用户评论分析 | 第34-41页 |
| 4.1 用户评论的聚类分析 | 第34-36页 |
| 4.1.1 聚类分析的相关理论 | 第34页 |
| 4.1.2 用户评论的聚类分析 | 第34-36页 |
| 4.2 用户评论的LDA主题分析 | 第36-40页 |
| 4.2.1 LDA主题模型的相关理论 | 第36-37页 |
| 4.2.2 用户评论的LDA主题模型分析 | 第37-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 结论与建议 | 第41-44页 |
| 5.1 结论 | 第41-42页 |
| 5.2 建议 | 第42-43页 |
| 5.3 改进 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |