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基于在线评论特征的消费者购买决策研究

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

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