基于符号回归的线上评论扩散研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究框架 | 第14-16页 |
| 2 相关研究方法 | 第16-23页 |
| 2.1 遗传编程算法 | 第16-20页 |
| 2.2 符号回归算法 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 线上产品评论扩散规律 | 第23-32页 |
| 3.1 实验方法 | 第23-24页 |
| 3.1.1 实验方法介绍 | 第23页 |
| 3.1.2 模型形式介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 实验数据 | 第24-25页 |
| 3.3 实验结果 | 第25-29页 |
| 3.3.1 评论扩散模型 | 第25-28页 |
| 3.3.2 评论扩散模型的稳定性 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结论与讨论 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 4 高低参与度产品评论扩散规律比较研究 | 第32-44页 |
| 4.1 高参与度产品评论扩散 | 第33-36页 |
| 4.1.1 高参与度产品评论扩散规律 | 第33-36页 |
| 4.1.2 高参与度产品评论扩散规律总结 | 第36页 |
| 4.2 低参与度产品评论扩散 | 第36-39页 |
| 4.2.1 低参与度产品样本评论扩散规律 | 第36-38页 |
| 4.2.2 低参与度产品评论扩散规律总结 | 第38-39页 |
| 4.3 高低参与度产品评论扩散规律比较 | 第39-42页 |
| 4.3.1 高、低参与度产品评论扩散规律异同 | 第39-41页 |
| 4.3.2 高低参与度产品评论扩散最优模型比较 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结论与讨论 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 结论 | 第44-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录A 高低参与度样本产品评论扩散解析模型 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
