| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 文献评述 | 第14页 |
| 1.4 研究框架和论文结构 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究框架 | 第14页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.5 论文特色 | 第15-16页 |
| 第2章 影响产品类众筹项目的指标体系 | 第16-19页 |
| 2.1 众筹项目中影响投资者行为的相关理论 | 第16-17页 |
| 2.1.1 众筹中的羊群效应 | 第16页 |
| 2.1.2 众筹中的语言说服风格 | 第16-17页 |
| 2.2 构建影响产品类众筹项目的指标体系 | 第17-19页 |
| 2.2.1 构建影响产品类众筹项目指标体系的思路及展示 | 第17-18页 |
| 2.2.2 指标体系中各指标对众筹项目影响的假设 | 第18-19页 |
| 第3章 数据处理和数据的探索性分析 | 第19-32页 |
| 3.1 数据来源 | 第19-20页 |
| 3.1.1 数据采集方式 | 第19页 |
| 3.1.2 数据简介 | 第19-20页 |
| 3.2 原始数据的预处理 | 第20-23页 |
| 3.2.1 原始数据中缺失值的处理 | 第20-22页 |
| 3.2.2 原始数据中变量处理 | 第22-23页 |
| 3.3 数据探索性统计分析 | 第23-31页 |
| 3.3.1 众筹项目数值型变量统计分析 | 第23-29页 |
| 3.3.2 众筹项目分类型变量统计分析 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 众筹项目描述文本数据处理和分析 | 第32-40页 |
| 4.1 文本预处理 | 第32-34页 |
| 4.1.1 众筹项目描述分词技术原理 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于word2vec的项目描述文本向量化 | 第33-34页 |
| 4.2 众筹项目描述词频统计分析 | 第34-37页 |
| 4.2.1 成功样本与未成功样本项目描述词频图结果分析 | 第34-36页 |
| 4.2.2 地区和项目类型分类的项目描述词频统计 | 第36-37页 |
| 4.3 众筹项目描述文本聚类分析 | 第37-39页 |
| 4.3.1 文本相似度度量 | 第37-38页 |
| 4.3.2 项目描述聚类K-means算法原理 | 第38页 |
| 4.3.3 基于K-means算法的众筹项目描述文本聚类 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 影响因素的实证分析 | 第40-48页 |
| 5.1 模型准备工作 | 第40-41页 |
| 5.1.1 数据重抽样 | 第40页 |
| 5.1.2 模型预测性能评价指标 | 第40-41页 |
| 5.1.3 逻辑斯谛回归和随机森林对比 | 第41页 |
| 5.2 基于逻辑斯谛回归的实证分析 | 第41-44页 |
| 5.2.1 众筹中逻辑斯谛回归应用原理 | 第41-42页 |
| 5.2.2 逻辑斯谛回归模型的变量解释 | 第42-43页 |
| 5.2.3 逻辑斯谛回归分类预测模型 | 第43-44页 |
| 5.3 基于随机森林的实证分析 | 第44-46页 |
| 5.3.1 众筹中随机森林应用原理 | 第44页 |
| 5.3.2 随机森林分类预测模型 | 第44-46页 |
| 5.4 影响因素重要性得分 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论和展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 附录 | 第52-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
