| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 选题价值和意义 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究思路与研究方法 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.5 论文创新点 | 第15页 |
| 1.6 本章小节 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论与研究评述 | 第17-34页 |
| 2.1 消费者价值内涵 | 第17-18页 |
| 2.1.1 单视角下消费者价值的涵义 | 第17页 |
| 2.1.2 双视角理解网络消费者价值的必要性 | 第17-18页 |
| 2.1.3 消费者价值分类 | 第18页 |
| 2.2 消费者价值构成 | 第18-20页 |
| 2.2.1 消费者视角下的消费者价值构成 | 第18-19页 |
| 2.2.2 企业视角下消费者价值构成 | 第19-20页 |
| 2.2.3 双视角下网络消费者价值构成 | 第20页 |
| 2.3 RFM模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 RFM模型简介 | 第20-21页 |
| 2.3.2 RFM模型指标的改进方向 | 第21-23页 |
| 2.3.3 改进RFM模型指标的可实现性 | 第23页 |
| 2.4 文本挖掘工具在改进RFM模型中的应用 | 第23-31页 |
| 2.4.1 文本挖掘的涵义 | 第23-25页 |
| 2.4.2 文本挖掘技术的应用领域 | 第25-27页 |
| 2.4.3 文本挖掘工具及比较 | 第27-30页 |
| 2.4.4 本研究文本挖掘工具的选择 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-34页 |
| 第3章 网络市场消费者价值指标分析 | 第34-39页 |
| 3.1 研究目的与方法 | 第34-35页 |
| 3.2 数据分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 网络消费者价值指标分析 | 第35-36页 |
| 3.2.2 消费者网购满意度的判断依据 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 网络消费者价值识别模型构建 | 第39-49页 |
| 4.1 模型设计思路 | 第39-43页 |
| 4.1.1 RFM模型计算网络消费者价值时存在的缺陷 | 第39-40页 |
| 4.1.2 基于改进RFM模型的网络消费者价值计算 | 第40-41页 |
| 4.1.3 基于改进RFMS模型的网络消费者价值分类 | 第41-43页 |
| 4.2 网络消费者价值识别模型构建 | 第43-48页 |
| 4.2.1 数据收集与预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 RFMS指标权重的确定 | 第45-48页 |
| 4.2.3 网络消费者价值计算 | 第48页 |
| 4.2.4 网络消费者价值识别 | 第48页 |
| 4.3 本章小节 | 第48-49页 |
| 第5章 实证分析 | 第49-57页 |
| 5.1 案例简介 | 第49页 |
| 5.2 数据收集与预处理 | 第49-50页 |
| 5.3 指标权重系数的确定 | 第50-52页 |
| 5.4 网络消费者价值计算 | 第52页 |
| 5.5 网络消费者价值识别 | 第52-53页 |
| 5.6 特征挖掘与营销对策 | 第53-56页 |
| 5.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63-65页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
