基于在线数据分析的产品创新策略计算实验研究--以电子产品为例
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 在线评论挖掘研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 在线消费者行为研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 企业产品创新研究 | 第16-17页 |
| 1.2.4 社会科学计算实验研究 | 第17页 |
| 1.3 技术路线与创新 | 第17-19页 |
| 1.4 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论与研究方法 | 第21-29页 |
| 2.1 消费者行为研究理论 | 第21-23页 |
| 2.2.1 消费者行为理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 消费者决策理论 | 第22-23页 |
| 2.2 企业产品创新理论 | 第23-25页 |
| 2.2.1 企业产品创新的定义 | 第23页 |
| 2.2.2 企业产品创新发展历程 | 第23-24页 |
| 2.2.3 企业产品创新模式分类 | 第24-25页 |
| 2.3 在线评论挖掘方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 支持向量机SVM | 第25-26页 |
| 2.3.2 关联分析算法Apriori | 第26-27页 |
| 2.4 社会科学计算实验 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 亚马逊电子产品在线数据分析 | 第29-48页 |
| 3.1 在线数据处理 | 第29-33页 |
| 3.1.1 数据集描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 数据清洗与整理 | 第30-32页 |
| 3.1.3 Hadoop数据存储与计算平台 | 第32-33页 |
| 3.1.4 分布式数据分析接口开发 | 第33页 |
| 3.2 评论数据挖掘模型构建 | 第33-40页 |
| 3.2.1 在线评论情感分类模型 | 第33-36页 |
| 3.2.2 产品特征提取与观点分析模型 | 第36-38页 |
| 3.2.3 产品特征评论转移模型 | 第38-40页 |
| 3.3 电子产品特征分析 | 第40-42页 |
| 3.3.1 电子产品特征关注度分析 | 第40-41页 |
| 3.3.2 电子产品特征满意度分析 | 第41-42页 |
| 3.3.3 特征关注度和满意度对比分析 | 第42页 |
| 3.4 电子产品消费者行为特征分析 | 第42-46页 |
| 3.4.1 消费者产品特征偏好演变分析 | 第42-44页 |
| 3.4.2 消费者在线评论学习行为分析 | 第44页 |
| 3.4.3 消费者在线购物评价行为分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 产品创新策略计算实验研究 | 第48-77页 |
| 4.1 网络购物市场模型构建 | 第48-50页 |
| 4.2 在线消费者主体模型构建 | 第50-56页 |
| 4.2.1 消费者特质及决策流程 | 第50-51页 |
| 4.2.2 消费者偏好演变建模 | 第51-52页 |
| 4.2.3 消费者学习行为建模 | 第52-54页 |
| 4.2.4 消费者购买决策建模 | 第54-55页 |
| 4.2.5 消费者评价行为建模 | 第55-56页 |
| 4.3 企业主体模型构建 | 第56-63页 |
| 4.3.1 企业决策流程 | 第56-57页 |
| 4.3.2 企业多特征产品建模 | 第57-59页 |
| 4.3.3 企业产品创新策略建模 | 第59-62页 |
| 4.3.4 企业生产定价建模 | 第62-63页 |
| 4.3.5 企业利润计算建模 | 第63页 |
| 4.4 计算实验实现 | 第63-68页 |
| 4.4.1 程序设计 | 第63-64页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第64-66页 |
| 4.4.3 实验方案设计 | 第66-68页 |
| 4.5 计算实验结果与分析 | 第68-76页 |
| 4.5.1 产品创新策略有效性对比分析 | 第68-70页 |
| 4.5.2 市场结构对创新策略影响分析 | 第70-72页 |
| 4.5.3 市场信息对创新策略影响分析 | 第72-74页 |
| 4.5.4 学习行为对创新策略影响分析 | 第74-76页 |
| 4.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-80页 |
| 5.1 研究总结 | 第77-79页 |
| 5.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
