基于在线点评挖掘的机电产品评价方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·本文研究目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于在线点评的产品评价的研究现状 | 第11页 |
| ·模糊综合评价方法在不同领域的研究现状 | 第11-13页 |
| ·模糊认知图在不同领域的研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和创新点 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·主要创新点 | 第15-16页 |
| ·本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-26页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17-19页 |
| ·文本挖掘和Web数据挖掘 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的重要算法 | 第21-23页 |
| ·模式匹配技术 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 机电产品在线点评数据获取与预处理方法研究 | 第26-36页 |
| ·数据来源与特点分析 | 第26-28页 |
| ·点评数据来源 | 第26页 |
| ·点评数据特点分析 | 第26-28页 |
| ·在线点评数据获取 | 第28-31页 |
| ·网络爬虫设计 | 第28-30页 |
| ·汽车产品在线点评数据获取 | 第30-31页 |
| ·点评数据预处理方法 | 第31-35页 |
| ·中文分词 | 第31-32页 |
| ·关键词提取 | 第32-33页 |
| ·重复点评数据检测 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 机电产品评价指标体系设计和用户评价识别 | 第36-52页 |
| ·评价指标体系设计 | 第36-44页 |
| ·面向在线点评的汽车产品评价指标集设计 | 第36-37页 |
| ·评价指标权重获取方法 | 第37-42页 |
| ·基于用户知识的评价指标体系优化方法 | 第42-44页 |
| ·基于模糊模式匹配模板的用户评价识别 | 第44-47页 |
| ·用户评价特点分析 | 第44-45页 |
| ·模糊模式匹配模板的定义 | 第45-46页 |
| ·基于FPMT的用户评价识别的模板设计 | 第46-47页 |
| ·实验 | 第47-51页 |
| ·FPMT有效性验证实验 | 第47-50页 |
| ·指标识别和评分获取实验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于模糊综合评价的机电产品总体评价方法 | 第52-62页 |
| ·基于FCE的机电产品评价框架 | 第52-53页 |
| ·基于FCE的汽车产品评价方法 | 第53-55页 |
| ·基于可信度的FCE改进方法 | 第55-57页 |
| ·案例分析 | 第57-58页 |
| ·实验 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 基于模糊认知图的机电产品个性化评价模型 | 第62-77页 |
| ·模糊认知图及其模型构造方法 | 第62-64页 |
| ·模糊认知图 | 第62-63页 |
| ·FCM模型构造方法 | 第63-64页 |
| ·机电产品个性化评价分析 | 第64-66页 |
| ·机电产品个性化评价模型框架构建 | 第66-67页 |
| ·基于cFCM学习机制的专家知识优化 | 第67-68页 |
| ·产品评价的pFCM生成方法 | 第68-73页 |
| ·评价指标权重学习 | 第69页 |
| ·评价指标因果关系挖掘 | 第69-72页 |
| ·科鲁兹车型评价的pFCM构造案例 | 第72-73页 |
| ·案例分析和实验 | 第73-76页 |
| ·汽车产品的pFCM案例分析 | 第73-74页 |
| ·pFCM有效性验证实验 | 第74-75页 |
| ·汽车产品综合评价实验 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·本文总结 | 第77-78页 |
| ·研究工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 | 第83页 |
