| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| Contents | 第12-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-41页 |
| ·问题提出 | 第16-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第19-21页 |
| ·研究目的 | 第19-20页 |
| ·研究意义 | 第20-21页 |
| ·国内外研究现状及评述 | 第21-35页 |
| ·在线评论与商家绩效的关系研究现状 | 第21-25页 |
| ·情感倾向分类研究现状 | 第25-31页 |
| ·主观文本识别研究现状 | 第31-32页 |
| ·中文情感分类研究现状 | 第32-34页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第34-35页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第35-37页 |
| ·研究方法 | 第35-36页 |
| ·技术路线 | 第36-37页 |
| ·研究内容与论文框架 | 第37-41页 |
| ·研究内容 | 第37-38页 |
| ·论文框架 | 第38-41页 |
| 第2章 在线中文评论情感分类的理论基础 | 第41-63页 |
| ·在线评论概念、分类及度量分析 | 第41-45页 |
| ·在线评论相关概念 | 第41-43页 |
| ·在线评论的分类 | 第43-44页 |
| ·在线评论的度量 | 第44-45页 |
| ·在线评论对消费者购买决策的影响机理 | 第45-48页 |
| ·在线评论对消费者购买决策的影响机理解释模型 | 第45-46页 |
| ·在线评论对消费者购买决策过程的影响机理 | 第46-47页 |
| ·在线评论对消费者购买决策结果的影响机理 | 第47-48页 |
| ·在线评论情感分类概念及过程分析 | 第48-51页 |
| ·在线评论挖掘的任务 | 第48-50页 |
| ·在线评论情感分类的概念 | 第50页 |
| ·在线评论情感分类的过程 | 第50-51页 |
| ·基于监督学习的评论情感分类原理 | 第51-56页 |
| ·文档表示 | 第51-54页 |
| ·特征选择 | 第54-55页 |
| ·特征加权 | 第55-56页 |
| ·分类方法 | 第56页 |
| ·基于语义的评论情感分类原理 | 第56-62页 |
| ·基于语义词典计算词语的褒贬倾向 | 第57-60页 |
| ·基于大规模语料计算词语的褒贬倾向 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第3章 在线中文评论对商家绩效的影响研究 | 第63-79页 |
| ·问题描述 | 第63-64页 |
| ·研究假设 | 第64-68页 |
| ·在线评论与商家绩效 | 第64-66页 |
| ·网站编辑评论与商家绩效 | 第66-67页 |
| ·价格因素与商家绩效 | 第67-68页 |
| ·研究方法 | 第68-72页 |
| ·数据收集 | 第68-70页 |
| ·变量定义 | 第70-71页 |
| ·统计分析模型 | 第71-72页 |
| ·统计分析工具 | 第72页 |
| ·统计结果分析 | 第72-75页 |
| ·描述性结果分析 | 第72-73页 |
| ·模型估计结果分析 | 第73-75页 |
| ·结果讨论 | 第75-78页 |
| ·在线评论的影响 | 第75-76页 |
| ·对实践和理论研究的启示意义 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 基于监督学习的中文评论情感分类研究 | 第79-93页 |
| ·基于向量空间模型的评论情感分类 | 第79-84页 |
| ·文本表示 | 第79-80页 |
| ·特征选择 | 第80页 |
| ·分类方法 | 第80-84页 |
| ·基于字符语言模型的评论情感分类 | 第84-87页 |
| ·问题描述 | 第84-85页 |
| ·字符语言模型的构造 | 第85-87页 |
| ·两种模型的评论情感分类实验 | 第87-92页 |
| ·性能评估方法 | 第87页 |
| ·英文评论情感分类实验 | 第87-89页 |
| ·中文评论情感分类实验 | 第89-90页 |
| ·实验结果分析 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第5章 基于语义的中文评论情感分类研究 | 第93-108页 |
| ·中文评论 PMI-IR 情感分类研究 | 第93-98页 |
| ·PMI-IR 评论情感分类原理研究 | 第93-95页 |
| ·中文评论 PMI-IR 情感分类方法 | 第95-96页 |
| ·数据集和实验设计 | 第96-97页 |
| ·实验结果分析 | 第97-98页 |
| ·基于 Snippet 的中文评论情感分类研究 | 第98-104页 |
| ·基于 Snippet 的中文评论情感分类方法 | 第99-101页 |
| ·数据集和实验设计 | 第101页 |
| ·实验结果分析 | 第101-104页 |
| ·Snippet 与 PMI-IR 的中文评论情感分类比较 | 第104-107页 |
| ·数据 | 第104页 |
| ·实验结果分析 | 第104-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 第6章 基于 bootstrapping 的中文主客观语料集构建方法 | 第108-123页 |
| ·Bootstrapping 方法 | 第108-109页 |
| ·基于 bootstrapping 中文主客观语句识别方法 | 第109-116页 |
| ·基于 bootstrapping 中文主客观语句识别模型 | 第109-110页 |
| ·中文主观模式选择 | 第110-114页 |
| ·主客观语句识别方法 | 第114-116页 |
| ·中文主客观语句识别效果 | 第116-120页 |
| ·语料收集 | 第116-117页 |
| ·主观性短语识别效果 | 第117-118页 |
| ·主客观语句识别效果 | 第118-120页 |
| ·结果分析与讨论 | 第120-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 结论 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-138页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第138-139页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 个人简历 | 第142页 |
