| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-27页 |
| 1.1 论文研究的背景、目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 论文研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-23页 |
| 1.2.1 消费者购买行为理论的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 网络口碑的研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.3 在线评论的研究现状 | 第19-22页 |
| 1.2.4 国内外研究评述 | 第22-23页 |
| 1.3 论文的总体思路和研究框架 | 第23-25页 |
| 1.3.1 论文的总体思路 | 第23-25页 |
| 1.3.2 论文的研究框架 | 第25页 |
| 1.4 论文的研究方法 | 第25-26页 |
| 1.5 论文的创新之处 | 第26-27页 |
| 第2章 在线评论基本概念与消费者一般理论 | 第27-33页 |
| 2.1 在线评论的概念与特征 | 第27-29页 |
| 2.1.1 在线评论的定义 | 第27页 |
| 2.1.2 在线评论的特点 | 第27-29页 |
| 2.2 消费者一般理论基础 | 第29-32页 |
| 2.2.1 消费者购买决策理论 | 第29-30页 |
| 2.2.2 消费者细分理论 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 在线评论文本中消费者购买决策因素的识别 | 第33-43页 |
| 3.1 在线评论文本数据的获取 | 第33-35页 |
| 3.1.1 网络爬虫的概念 | 第33页 |
| 3.1.2 样本选择 | 第33-34页 |
| 3.1.3 数据收集 | 第34-35页 |
| 3.2 在线评论文本数据的整理分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 描述性统计分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 分词及词性标注 | 第36页 |
| 3.2.3 高频词汇提取 | 第36-37页 |
| 3.3 在线评论的消费者购买决策因素识别 | 第37-42页 |
| 3.3.1 因子分析方法介绍 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于因子分析的消费者购买决策因素识别 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于消费者购买决策因素识别的聚类分析 | 第43-54页 |
| 4.1 聚类分析简介 | 第43-45页 |
| 4.1.1 聚类分析基本概念及基本思想 | 第43页 |
| 4.1.2 聚类分析方法介绍 | 第43-44页 |
| 4.1.3 聚类分析在在线客户细分领域的应用 | 第44-45页 |
| 4.2 在线评论消费者聚类分析 | 第45-48页 |
| 4.2.1 聚类分析计算步骤 | 第45-46页 |
| 4.2.2 消费者群体的聚类分析 | 第46-48页 |
| 4.3 消费者聚类的结果分析 | 第48-53页 |
| 4.3.1 基于平台对聚类结果的分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于手机品牌对聚类结果的讨论 | 第49-51页 |
| 4.3.3 关于销售生命周期阶段与消费者群体变化趋势的分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 促进消费者网络购买行为的相关建议 | 第54-62页 |
| 5.1 针对手机厂商的营销建议 | 第54-58页 |
| 5.1.1 新产品开发方面的建议 | 第54-55页 |
| 5.1.2 产品价格制定方面的建议 | 第55-56页 |
| 5.1.3 渠道选择方面的建议 | 第56页 |
| 5.1.4 促销方面的建议 | 第56-58页 |
| 5.2 针对网络购物平台的建议 | 第58-61页 |
| 5.2.1 分析消费者特征实现精准营销 | 第58-59页 |
| 5.2.2 完善在线评论系统 | 第59-60页 |
| 5.2.3 提升平台信誉增加用户粘性 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |