基于文本信息分析的多属性决策模型及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究问题与目的 | 第15页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第15页 |
| 1.2.2 研究目的 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 评论挖掘研究与运用 | 第15-17页 |
| 1.3.2 多属性决策理论与发展 | 第17-20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20-21页 |
| 1.5 论文内容 | 第21-22页 |
| 第二章 多属性决策相关理论 | 第22-26页 |
| 2.1 多属性决策模型框架 | 第22-24页 |
| 2.1.1 多属性决策问题描述 | 第22-23页 |
| 2.1.2 决策指标权重的确定 | 第23-24页 |
| 2.2 多属性决策问题建模分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 多属性决策问题模型的构建 | 第24页 |
| 2.2.2 多属性决策模型分析过程 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于文本信息分析的多属性决策模型框架 | 第26-53页 |
| 3.1 文本信息分析流程 | 第27-37页 |
| 3.1.1 文本数据的处理 | 第27-31页 |
| 3.1.2 重要属性自动聚类 | 第31-37页 |
| 3.2 多属性决策分析模型的构建 | 第37-41页 |
| 3.2.1 指标体系的构建 | 第37-39页 |
| 3.2.2 多属性决策过程 | 第39-41页 |
| 3.3 基于偏好关系的决策单元分类研究 | 第41-47页 |
| 3.3.1 偏好差异的定义 | 第41-44页 |
| 3.3.2 偏好差异的量化 | 第44-46页 |
| 3.3.3 偏好关系图的生成 | 第46-47页 |
| 3.4 基于粗糙集的决策规则研究 | 第47-52页 |
| 3.4.1 粗糙集的基本概念及定义 | 第47-50页 |
| 3.4.2 粗糙集的关联分析思想 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 网络顾客购买决策及商品设计改良分析 | 第53-81页 |
| 4.1 评论信息分析流程 | 第53-59页 |
| 4.1.1 评论的抽取方式 | 第53-56页 |
| 4.1.2 评价数据的处理 | 第56-57页 |
| 4.1.3 商品特征属性集的生成 | 第57-59页 |
| 4.2 多属性决策模型的构建 | 第59-68页 |
| 4.2.1 评论信息的量化 | 第60页 |
| 4.2.2 价格、销量的转化 | 第60-61页 |
| 4.2.3 多属性决策模型的构建 | 第61-68页 |
| 4.3 偏好关系分析 | 第68-71页 |
| 4.4 决策规则研究 | 第71-77页 |
| 4.5 商品推荐分析 | 第77-79页 |
| 4.6 商品改良意见 | 第79-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 研究结论及展望 | 第81-83页 |
| 5.1 研究结论 | 第81-82页 |
| 5.2 研究的不足与改进方向 | 第82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第88-89页 |
| 附录 | 第89-94页 |
