| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 微博中的口碑传播 | 第11-13页 |
| 1.2.2 企业微博营销 | 第13-15页 |
| 1.2.3 网络红人 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文组织架构 | 第18-20页 |
| 2 基本概念与基础理论 | 第20-29页 |
| 2.1 网红与网红电商 | 第20-26页 |
| 2.1.1 网络红人 | 第20-24页 |
| 2.1.2 网红电商 | 第24-26页 |
| 2.2 消费者行为理论 | 第26-29页 |
| 2.2.1 理性行为理论 | 第26-27页 |
| 2.2.2 计划行为理论 | 第27页 |
| 2.2.3 购买决策理论 | 第27-29页 |
| 3 数据获取与特征提取 | 第29-34页 |
| 3.1 数据来源 | 第29页 |
| 3.2 数据获取的步骤 | 第29-30页 |
| 3.3 变量选择 | 第30-34页 |
| 3.3.1 网红个人特征自变量选择 | 第30-31页 |
| 3.3.2 网红微博内容特征自变量选择 | 第31-32页 |
| 3.3.3 用户互动特征自变量选择 | 第32-34页 |
| 4 方法与评价指标 | 第34-39页 |
| 4.1 随机森林介绍 | 第34-38页 |
| 4.1.1 Boosting及Bagging方法概述 | 第34-35页 |
| 4.1.2 随机森林的基本原理 | 第35页 |
| 4.1.3 随机森林特征重要性评分 | 第35-36页 |
| 4.1.4 随机森林回归分析 | 第36-37页 |
| 4.1.5 随机森林的优点 | 第37-38页 |
| 4.2 评价指标 | 第38-39页 |
| 5 实验设计与结果分析 | 第39-49页 |
| 5.1 实验技术工具 | 第39页 |
| 5.2 实验流程 | 第39-43页 |
| 5.2.1 特征重要度计算 | 第40-41页 |
| 5.2.2 随机森林回归模型构建 | 第41-43页 |
| 5.3 随机森林回归结果分析 | 第43-49页 |
| 6 结论与不足 | 第49-53页 |
| 6.1 研究结论 | 第49-50页 |
| 6.2 研究启示 | 第50-51页 |
| 6.3 研究局限与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间参与的项目与成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |