摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
1.1 研究背景 | 第11页 |
1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
1.2.1 研究目的 | 第11页 |
1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.3.1 基于在线评论特征国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.3.2 国内外研究现状评述 | 第15-16页 |
1.4 研究内容与方法 | 第16-19页 |
1.4.1 研究内容 | 第16页 |
1.4.2 研究方法 | 第16-17页 |
1.4.3 技术路线 | 第17-19页 |
第2章 影响消费者购买决策的在线评论特征分析 | 第19-29页 |
2.1 在线评论特征分析 | 第19-21页 |
2.1.1 评论发送者特征分析 | 第19-20页 |
2.1.2 评论内容特征分析 | 第20-21页 |
2.1.3 评论接收者特征分析 | 第21页 |
2.2 在线评论特征筛选 | 第21-23页 |
2.2.1 在线评论特征筛选原则 | 第21-22页 |
2.2.2 在线评论特征筛选方法选取 | 第22-23页 |
2.3 在线评论特征确定 | 第23-28页 |
2.3.1 在线评论特征权重计算方法 | 第23-25页 |
2.3.2 在线评论特征权重确定 | 第25-28页 |
2.4 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 基于在线评论特征消费者购买决策模型构建及验证 | 第29-47页 |
3.1 在线评论传播过程 | 第29页 |
3.2 基于在线评论特征消费者购买决策模型构建 | 第29-35页 |
3.2.1 消费者购买决策五阶段模型 | 第29-30页 |
3.2.2 精细加工可能性模型 | 第30-32页 |
3.2.3 恩格尔模型 | 第32-33页 |
3.2.4 基于在线评论特征消费者购买决策模型 | 第33-35页 |
3.3 基于在线评论特征消费者购买决策模型问卷设计 | 第35-36页 |
3.3.1 基于在线评论特征消费者购买决策模型变量解释 | 第35-36页 |
3.3.2 基于在线评论特征消费者购买决策模型变量数据收集 | 第36页 |
3.4 基于在线评论特征消费者购买决策模型验证 | 第36-46页 |
3.4.1 基于在线评论特征消费者购买决策模型信度分析 | 第36-37页 |
3.4.2 基于在线评论特征消费者购买决策模型效度分析 | 第37-44页 |
3.4.3 基于在线评论特征消费者购买决策模型路径分析 | 第44-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 基于在线评论特征信息挖掘及xgBoost算法分析 | 第47-59页 |
4.1 基于在线评论特征信息挖掘 | 第47-55页 |
4.1.1 评论效价特征信息挖掘 | 第47-50页 |
4.1.2 发送者可信度特征信息挖掘 | 第50-51页 |
4.1.3 其他评论特征信息挖掘 | 第51-55页 |
4.2 基于在线评论特征xg Boost算法分析 | 第55-57页 |
4.2.1 xgBoost算法原理 | 第55页 |
4.2.2 xgBoost算法优势 | 第55-56页 |
4.2.3 xgBoost算法步骤 | 第56-57页 |
4.3 基于xgBoost算法评测指标—F值度量法 | 第57-58页 |
4.4 本章小结 | 第58-59页 |
第5章 基于在线评论特征消费者购买决策实证分析 | 第59-68页 |
5.1 基于在线评论特征实证数据分析 | 第59-64页 |
5.1.1 在线评论特征数据来源 | 第59页 |
5.1.2 在线评论特征数据预处理 | 第59-60页 |
5.1.3 在线评论特征信息处理 | 第60页 |
5.1.4 在线评论特征结果分析 | 第60-64页 |
5.2 基于xg Boost算法的销量预测 | 第64-65页 |
5.3 基于在线评论特征对消费者的建议 | 第65-67页 |
5.3.1 全面提高发送者可信度 | 第65页 |
5.3.2 加强消费者之间互动 | 第65-66页 |
5.3.3 重视评论情感作用 | 第66页 |
5.3.4 丰富消费者评论形式 | 第66-67页 |
5.4 本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
附录 | 第73-76页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第76-77页 |
致谢 | 第77页 |