| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及当前问题 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 当前存在的问题 | 第11页 |
| 1.2 研究目的与内容 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第12页 |
| 1.3 本文创新点 | 第12-15页 |
| 1.3.1 理论创新 | 第12-13页 |
| 1.3.2 实践创新 | 第13-15页 |
| 1.4 研究框架 | 第15-16页 |
| 1.4.1 章节安排 | 第15页 |
| 1.4.2 研究框架图 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 文献综述 | 第18-29页 |
| 2.1 点评类社区 | 第18-19页 |
| 2.2 在线评论 | 第19-20页 |
| 2.3 在线评论效用研究 | 第20-24页 |
| 2.3.1 在线评论效用的前置变量研究 | 第21-22页 |
| 2.3.2 在线评论效用的后置变量研究 | 第22-23页 |
| 2.3.3 在线评论效用排序研究 | 第23-24页 |
| 2.4 在线评论者研究 | 第24-27页 |
| 2.4.1 评论者可信度研究 | 第24页 |
| 2.4.2 垃圾评论者识别研究 | 第24-25页 |
| 2.4.3 评论者价值研究 | 第25页 |
| 2.4.4 在线评论意见领袖挖掘研究 | 第25-27页 |
| 2.5 国内外研究现状总结 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 研究设计 | 第29-45页 |
| 3.1 研究设计思路概述 | 第29-30页 |
| 3.2 点评类社区在线评论分类模型研究 | 第30-37页 |
| 3.2.1 指标选择 | 第30-32页 |
| 3.2.2 相关算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 关键技术路线 | 第34-35页 |
| 3.2.4 分类模型构建 | 第35-37页 |
| 3.3 点评类社区高效评论排序模型研究 | 第37-44页 |
| 3.3.1 指标选择 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于主题建模的排序模型 | 第38-39页 |
| 3.3.3 基于词向量相似度的排序模型 | 第39-40页 |
| 3.3.4 关键技术路线 | 第40-42页 |
| 3.3.5 排序模型构建 | 第42-43页 |
| 3.3.6 排序模型评估 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 模型应用与分析 | 第45-59页 |
| 4.1 点评类社区在线评论分类模型应用与分析 | 第45-51页 |
| 4.1.1 大众点评网在线评论现状 | 第45页 |
| 4.1.2 数据收集与处理 | 第45-47页 |
| 4.1.3 分类模型实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.2 点评类社区高效评论排序模型应用与分析 | 第51-56页 |
| 4.2.1 数据处理 | 第51页 |
| 4.2.2 基于主题建模的排序模型实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.2.3 基于词向量相似度的排序模型实验结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.2.4 排序模型评估 | 第54-56页 |
| 4.3 实验总结与建议 | 第56-58页 |
| 4.3.1 分类模型实验总结 | 第56页 |
| 4.3.2 排序模型实验总结 | 第56-57页 |
| 4.3.3 建议 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-63页 |
| 总结 | 第59-61页 |
| 主要研究工作 | 第59-60页 |
| 主要结论 | 第60-61页 |
| 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附表 | 第70页 |