| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| 1.1 引言 | 第13-15页 |
| 1.2 研究背景 | 第15-20页 |
| 1.2.1 Web2.0 催生在线用户评论的产生 | 第15-17页 |
| 1.2.2 在线用户评论促进了电子商务发展 | 第17-20页 |
| 1.2.3 在线用户评论成为研究热点 | 第20页 |
| 1.3 研究问题、研究内容及研究意义 | 第20-24页 |
| 1.3.1 研究问题的提出 | 第20-22页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第22-23页 |
| 1.3.3 研究意义 | 第23-24页 |
| 1.4 全文组织结构 | 第24-26页 |
| 第二章 相关文献综述 | 第26-45页 |
| 2.1 在线用户评论研究概述 | 第26-37页 |
| 2.1.1 在线用户评论的有用性研究 | 第26-30页 |
| 2.1.2 在线用户评论对消费者的影响 | 第30-33页 |
| 2.1.3 在线用户评论对销量的影响 | 第33-35页 |
| 2.1.4 在线评论的应用方面 | 第35-37页 |
| 2.2 人类行为时间特征研究 | 第37-38页 |
| 2.2.1 在线人类行为时间特征研究 | 第37页 |
| 2.2.2 在线用户评论行为中的时间特征 | 第37-38页 |
| 2.3 在线用户评论的特征抽取 | 第38-41页 |
| 2.3.1 人工标注方法 | 第38页 |
| 2.3.2 基于特定词语的特征抽取 | 第38-39页 |
| 2.3.3 基于依赖关系的特征抽取 | 第39-40页 |
| 2.3.4 基于机器学习的特征抽取 | 第40页 |
| 2.3.5 利用话题模型抽取特征 | 第40-41页 |
| 2.4 在线用户评论的发布动机 | 第41-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第三章 用户“购买-评论”行为时间特征研究 | 第45-70页 |
| 3.1 引言 | 第45-48页 |
| 3.1.1 用户“购买-评论”行为时间特征研究的重要性 | 第45-47页 |
| 3.1.2 利用人类行为动力学刻画用户评论行为时间特征 | 第47-48页 |
| 3.2 相关理论介绍 | 第48-49页 |
| 3.3 基于人类行为动力学的“购买-评论”行为时间特征分析 | 第49-55页 |
| 3.3.1“购买-评论”行为时间特征分析相关指标 | 第49-52页 |
| 3.3.2 时间特征规律刻画方法 | 第52页 |
| 3.3.3 时间间隔序列划分方法 | 第52-53页 |
| 3.3.4 “购买-评论”行为时间特征分析的实验方案 | 第53-55页 |
| 3.4 实验结果 | 第55-65页 |
| 3.4.1 数据描述 | 第55-56页 |
| 3.4.2 购买行为的时间特征分析结果 | 第56-59页 |
| 3.4.3 评论行为的时间特征分析结果 | 第59-62页 |
| 3.4.4 “购买-评论”行为的时间特征分析结果 | 第62-65页 |
| 3.5 “购买-评论”行为时间间隔序列划分及其行为分析 | 第65-68页 |
| 3.5.1 “购买-评论”行为时间间隔序列的阶段划分结果 | 第65页 |
| 3.5.2 “购买-评论”时间间隔阶段内用户行为分析结果 | 第65-68页 |
| 3.6 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 在线用户评论的内容挖掘研究 | 第70-100页 |
| 4.1 引言 | 第70-72页 |
| 4.2 相关预备知识 | 第72-82页 |
| 4.2.1 词向量表示 | 第72-75页 |
| 4.2.2 聚类分析方法 | 第75-76页 |
| 4.2.3 主题模型介绍 | 第76-82页 |
| 4.3 基于词向量表示的在线用户评论内容挖掘 | 第82-89页 |
| 4.3.1 基于词向量表示的在线用户评论内容挖掘方案 | 第82-83页 |
| 4.3.2 在线用户评论内容挖掘的特征抽取 | 第83页 |
| 4.3.3 基于词向量表示的在线用户评论的特征聚类 | 第83-84页 |
| 4.3.4 聚类结果评价指标 | 第84页 |
| 4.3.5 在线用户评论内容挖掘的实验结果 | 第84-89页 |
| 4.4 扩展实验：基于词向量表示的企业事件识别 | 第89-98页 |
| 4.4.1 企业事件识别的实验方案 | 第90页 |
| 4.4.2 企业事件识别方法 | 第90-93页 |
| 4.4.3 企业事件识别评价指标 | 第93-94页 |
| 4.4.4 企业事件识别的实验结果 | 第94-98页 |
| 4.5 本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 在线用户评论内容对评论时间的影响研究 | 第100-122页 |
| 5.1 引言 | 第100-102页 |
| 5.2 研究假设与概念模型 | 第102-106页 |
| 5.2.1 构念界定 | 第102-103页 |
| 5.2.2 消费者动机对评论及时性的影响 | 第103-105页 |
| 5.2.3 电子商务流程对评论及时性的影响 | 第105页 |
| 5.2.4 评论者社会关系对评论及时性的影响 | 第105-106页 |
| 5.2.5 概念模型 | 第106页 |
| 5.3 研究方法 | 第106-115页 |
| 5.3.1 相关变量说明及测定 | 第106-107页 |
| 5.3.2 在线用户评论特征挖掘与映射方法 | 第107-109页 |
| 5.3.3 数据收集与描述 | 第109-114页 |
| 5.3.4 在线用户评论内容对评论及时性的影响研究 | 第114-115页 |
| 5.4 对用户评论及时性影响分析的结果 | 第115-120页 |
| 5.4.1 变量取值的描述性统计 | 第115-116页 |
| 5.4.2 变量之间的相关性分析结果 | 第116-118页 |
| 5.4.3 回归分析结果 | 第118-120页 |
| 5.5 讨论 | 第120-121页 |
| 5.5.1 理论意义 | 第120页 |
| 5.5.2 研究局限及展望 | 第120-121页 |
| 5.6 本章小结 | 第121-122页 |
| 第六章 管理启示 | 第122-126页 |
| 6.1 掌握消费者购买行为规律 | 第122页 |
| 6.2 控制评论节奏和完善激励策略 | 第122-124页 |
| 6.3 高效挖掘评论内容对用户行为精确分析 | 第124-125页 |
| 6.4 完善会员管理提升服务 | 第125-126页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第126-129页 |
| 7.1 主要工作 | 第126-127页 |
| 7.2 本研究的创新点 | 第127-128页 |
| 7.3 局限和研究展望 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-150页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第150-153页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第153-154页 |
