| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 共享经济与共享住宿研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 共享经济中的信息不对称与风险研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 游戏化与电子徽章研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.4 在线评论与文本挖掘研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.4 主要研究内容与组织架构 | 第21-25页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4.2 创新点 | 第22-23页 |
| 1.4.3 研究思路 | 第23-25页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第25-33页 |
| 2.1 共享住宿商家行为挖掘技术 | 第25-30页 |
| 2.1.1 文本预处理 | 第25页 |
| 2.1.2 文本分类技术 | 第25-29页 |
| 2.1.3 K-means文本聚类 | 第29-30页 |
| 2.2 共享住宿商家徽章预测技术 | 第30-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 共享住宿商家徽章预测模型 | 第33-37页 |
| 3.1 问题描述 | 第33-34页 |
| 3.2 商家徽章预测模型构建 | 第34-36页 |
| 3.2.1 商家服务行为提取 | 第34-35页 |
| 3.2.2 商家服务行为聚类 | 第35页 |
| 3.2.3 商家徽章预测 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于评论挖掘的共享住宿商家服务行为提取——以爱彼迎为例 | 第37-53页 |
| 4.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 4.2 实验数据集和预处理 | 第38-41页 |
| 4.3 基于SVM和LSTM的商家服务提取 | 第41页 |
| 4.4 基于K-means的商家行为聚类 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第42-51页 |
| 4.5.1 数据描述 | 第42-44页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第44-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 共享住宿商家徽章预测——以爱彼迎为例 | 第53-63页 |
| 5.1 问题描述 | 第53页 |
| 5.2 实验设计 | 第53-57页 |
| 5.2.1 实验数据集与实验环境 | 第53-55页 |
| 5.2.2 预测模型选择 | 第55页 |
| 5.2.3 评估指标 | 第55-57页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第57-62页 |
| 5.3.1 超赞房东与普通房东服务行为比较 | 第57-59页 |
| 5.3.2 “超赞房东”徽章预测 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 主要结论 | 第63-64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-74页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |