商品在线评论的情感分析及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 文本情感分析研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 文本情感分析研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 文本情感分析研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 文本情感分析应用研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 基础理论和相关研究 | 第19-36页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第19-24页 |
| 2.1.1 网络爬虫工作原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 网络爬虫分类 | 第20-23页 |
| 2.1.3 DOM | 第23-24页 |
| 2.2 数据预处理相关技术 | 第24-29页 |
| 2.2.1 分词与词性标注 | 第24-26页 |
| 2.2.2 文本特征表示 | 第26-29页 |
| 2.3 情感分析常用方法 | 第29-35页 |
| 2.3.1 基于机器学习的方法 | 第29-33页 |
| 2.3.2 基于语义理解的方法 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 商品在线评论的情感分析 | 第36-56页 |
| 3.1 评论词语情感分析 | 第36-42页 |
| 3.1.1 PMI算法 | 第36-37页 |
| 3.1.2 PMI-IR算法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 情感倾向值计算 | 第38-42页 |
| 3.2 评论语句情感分析 | 第42-50页 |
| 3.2.1 情感短语搭配 | 第43-45页 |
| 3.2.2 商品特征选取 | 第45-47页 |
| 3.2.3 特殊词语处理 | 第47-50页 |
| 3.3 考虑评论质量的情感分析 | 第50-54页 |
| 3.3.1 消费者会员等级 | 第50-52页 |
| 3.3.2 评论字数 | 第52-54页 |
| 3.4 情感分析评价指标 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 情感分析在商品销量预测中的应用 | 第56-84页 |
| 4.1 在线评论与商品销量相关性研究 | 第56-59页 |
| 4.1.1 在线评论对商品销量影响 | 第56-58页 |
| 4.1.2 情感因素与销量相关性分析 | 第58-59页 |
| 4.2 商品销量预测模型 | 第59-63页 |
| 4.2.1 自回归模型概述 | 第60-61页 |
| 4.2.2 自回归模型建立 | 第61-63页 |
| 4.3 面向短期预测的情感感知模型 | 第63-79页 |
| 4.3.1 融入情感因素 | 第63-65页 |
| 4.3.2 考虑评论质量 | 第65-66页 |
| 4.3.3 应用分析 | 第66-79页 |
| 4.4 面向中长期预测的情感感知模型 | 第79-83页 |
| 4.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 5.1 论文总结 | 第84页 |
| 5.2 工作展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
