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基于特征提取和情感分析的用户需求挖掘研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 问题提出第11-12页
        1.1.3 研究意义第12-13页
    1.2 研究内容、思路与方法第13-16页
        1.2.1 研究内容第13-14页
        1.2.2 研究方法第14-15页
        1.2.3 研究思路第15-16页
    1.3 论文章节安排第16-17页
    1.4 本章小结第17-18页
2 文献综述第18-28页
    2.1 有用性分析研究现状第18-21页
        2.1.1 用户视角的在线评论有用性研究现状第18-20页
        2.1.2 产品视角的在线评论有用性研究现状第20-21页
    2.2 特征提取研究现状第21-23页
        2.2.1 显式特征提取研究现状第21-22页
        2.2.2 隐式特征提取研究现状第22-23页
    2.3 情感分析研究现状第23-24页
    2.4 用户需求研究现状第24-26页
        2.4.1 用户需求研究现状第24-25页
        2.4.2 基于在线评论的用户需求研究现状第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
3 理论基础与研究框架第28-39页
    3.1 有用性分类算法第28-31页
        3.1.1 决策树算法第28-30页
        3.1.2 随机森林算法第30-31页
    3.2 相似度计算算法第31-35页
        3.2.1 词语相似度计算第32-34页
        3.2.2 语句相似度计算第34-35页
    3.3 KANO模型第35-37页
    3.4 基于文本挖掘的用户需求研究框架第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
4 用户需求挖掘与分类模型第39-54页
    4.1 词库构建第39-41页
        4.1.1 特征词库构建第39-41页
        4.1.2 情感词库构建第41页
    4.2 在线评论有用性分类第41-46页
        4.2.1 有用性评论的定义第41-42页
        4.2.2 特征变量的选择与获取第42-43页
        4.2.3 有用性分类模型选择第43-44页
        4.2.4 有用性分类模型优化第44-46页
    4.3 用户需求挖掘第46-53页
        4.3.1 句子分类第46页
        4.3.2 情感-特征规则库构建第46-48页
        4.3.3 句子相似度计算第48-49页
        4.3.4 特征-情感词对提取第49-50页
        4.3.5 情感分析与需求挖掘第50-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 实证研究-基于用户评论的需求挖掘与分类第54-83页
    5.1 实验环境与数据准备第54-56页
        5.1.1 实验环境第54页
        5.1.2 数据来源第54-55页
        5.1.3 实验设置第55-56页
        5.1.4 数据预处理第56页
    5.2 实验一:电子购物平台评论数据第56-68页
        5.2.1 有用性分类第57-58页
        5.2.2 特征-情感词对提取第58-60页
        5.2.3 用户需求挖掘与分析第60-66页
        5.2.4 用户需求分类与优先级第66-68页
    5.3 实验二:产品社区评论数据第68-79页
        5.3.1 有用性分类第68-69页
        5.3.2 特征-情感词对提取第69-70页
        5.3.3 用户需求挖掘与分析第70-78页
        5.3.4 用户需求分类与优先级第78-79页
    5.4 实验总结与对比分析第79-82页
        5.4.1 隐式特征/情感分析的作用第79-80页
        5.4.2 用户关注点的对比分析第80-81页
        5.4.3 用户满意度差异分析第81-82页
    5.5 本章小结第82-83页
6 总结与展望第83-86页
    6.1 研究总结第83-84页
        6.1.1 研究成果第83-84页
        6.1.2 研究意义第84页
    6.2 不足与展望第84-86页
参考文献第86-91页
攻读学位期间学术成果第91-92页
致谢第92页

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