基于社交网络的高速铁路客运服务质量评价研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 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11-12页 |
| 1.1.2 研究目标及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外基于客运服务质量的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 我国基于客运服务质量的研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 第2章 基础理论 | 第18-30页 |
| 2.1 服务质量基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 服务质量理论 | 第18-19页 |
| 2.1.2 服务质量差异分析模型 | 第19-20页 |
| 2.2 高速铁路客运服务质量 | 第20-24页 |
| 2.2.1 高速铁路发展概述 | 第20-22页 |
| 2.2.2 高速铁路客运服务质量内涵 | 第22-24页 |
| 2.3 社交网络 | 第24-29页 |
| 2.3.1 社交网络概述 | 第24-25页 |
| 2.3.2 社交网络数据采集 | 第25-28页 |
| 2.3.3 中文分词 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 客运服务质量评价的调查方法 | 第30-48页 |
| 3.1 传统调查方法 | 第30-32页 |
| 3.2 基于社交网络的调查法 | 第32-35页 |
| 3.3 社交网络数据采集的实现 | 第35-47页 |
| 3.3.1 基于Python的微博模拟登陆 | 第36-39页 |
| 3.3.2 基于Python的微博数据采集 | 第39-45页 |
| 3.3.3 基于MongoDB的采集数据的存储 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 高速铁路服务质量评价内容分析 | 第48-63页 |
| 4.1 微博评价文本特征分析 | 第48-50页 |
| 4.1.1 微博评价文本的特点 | 第48-49页 |
| 4.1.2 微博评价内容特征项 | 第49-50页 |
| 4.2 高速铁路客运服务质量特征项 | 第50-54页 |
| 4.2.1 高速铁路客运服务质量内容分析 | 第50-52页 |
| 4.2.2 高速铁路客运服务质量特征项 | 第52-54页 |
| 4.3 微博评价文本分词 | 第54-61页 |
| 4.3.1 微博评价词典构建 | 第54-56页 |
| 4.3.2 基于Trie树的中文分词原理 | 第56-58页 |
| 4.3.3 微博评价文本分词实现 | 第58-61页 |
| 4.3.4 停用词过滤 | 第61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 高速铁路客运服务质量评价方法 | 第63-75页 |
| 5.1 评价文本产品特征提取 | 第63-64页 |
| 5.2 "产品特征—评价观点"关联对构造 | 第64-68页 |
| 5.2.1 关联对搭配模式 | 第65-66页 |
| 5.2.2 关联对自动获取方法 | 第66-68页 |
| 5.2.3 观点词倾向分析 | 第68页 |
| 5.3 评价文摘构建 | 第68-70页 |
| 5.4 实例分析 | 第70-74页 |
| 5.4.1 实例数据集 | 第70-71页 |
| 5.4.2 实例分析评价 | 第71-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
