| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 选题背景及目的 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容概述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究对象 | 第14页 |
| 1.2.2 研究范围 | 第14-15页 |
| 1.2.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3 研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 论文创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文框架 | 第19-21页 |
| 第二章 文献综述 | 第21-36页 |
| 2.1 在线评论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 在线评论对商品销量的影响 | 第22-23页 |
| 2.1.2 基于文本分析的在线评论相关研究 | 第23-24页 |
| 2.2 情感分析 | 第24-33页 |
| 2.2.1 基于不同文本粒度的情感分析综述性研究 | 第25-29页 |
| 2.2.2 基于不同研究方法的情感分析综述性研究 | 第29-31页 |
| 2.2.3 深度学习在情感分析中的应用 | 第31-33页 |
| 2.3 商家反馈 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于句法分析与深度学习的细粒度情感值计算 | 第36-56页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关工具介绍 | 第37-40页 |
| 3.2.1 Stanfo rd Parser | 第37-38页 |
| 3.2.2 Word2vec | 第38-39页 |
| 3.2.3 情感词典 | 第39-40页 |
| 3.3 研究方法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 研究基础 | 第40-42页 |
| 3.3.2 研究框架 | 第42-44页 |
| 3.4 研究设计与结果分析 | 第44-54页 |
| 3.4.1 研究设计 | 第44页 |
| 3.4.2 数据收集与预处理 | 第44-45页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第45-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 基于概率主题模型的商家反馈分类研究 | 第56-66页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 概率主题模型 | 第56-59页 |
| 4.2.1 空间向量模型 | 第56页 |
| 4.2.2 潜在语义分析 | 第56-57页 |
| 4.2.3 概率潜在语义分析 | 第57-58页 |
| 4.2.4 潜在狄利克雷分析 | 第58-59页 |
| 4.3 商家反馈类型 | 第59-60页 |
| 4.4 研究设计与结果分析 | 第60-65页 |
| 4.4.1 研究设置 | 第60-61页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第61-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 商品特征与商家反馈类型对于商品销售的影响研究 | 第66-86页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 研究设计 | 第66-69页 |
| 5.2.1 理论基础与模型假设 | 第66-69页 |
| 5.2.2 分析方法 | 第69页 |
| 5.2.3 数据收集与处理 | 第69页 |
| 5.3 描述性统计分析与相关性分析 | 第69-75页 |
| 5.3.1 描述性统计分析 | 第69-71页 |
| 5.3.2 相关性分析 | 第71-75页 |
| 5.4 计量模型构建与分析 | 第75-83页 |
| 5.4.1 基准计量模型构建与分析 | 第75-77页 |
| 5.4.2 商家反馈类型对销量的影响分析 | 第77-78页 |
| 5.4.3 商品属性特征对销量的影响分析 | 第78-83页 |
| 5.5 研究结论与探讨 | 第83-85页 |
| 5.6 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-91页 |
| 6.1 研究意义与价值 | 第86-89页 |
| 6.1.1 理论意义 | 第86-88页 |
| 6.1.2 实践价值 | 第88-89页 |
| 6.2 研究的局限性 | 第89页 |
| 6.3 未来研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第102页 |