面向社会化媒体平台在线投诉处理的知识推荐研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-36页 |
| 1.1 课题来源与研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-16页 |
| 1.3 国内外相关研究及评述 | 第16-31页 |
| 1.4 研究内容、结构及创新点 | 第31-34页 |
| 1.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 2 基于价值共创的在线投诉处理模式 | 第36-55页 |
| 2.1 主体价值共创动机的资源空间 | 第36-41页 |
| 2.2 基于价值共创的在线投诉处理模式 | 第41-44页 |
| 2.3 资源度量模型与目标计算模型 | 第44-47页 |
| 2.4 实验过程及结果分析 | 第47-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于模式匹配的在线投诉案例相似度计算 | 第55-70页 |
| 3.1 定义与假设 | 第55-57页 |
| 3.2 投诉案例相似度计算方法 | 第57-65页 |
| 3.3 实验过程及结果分析 | 第65-69页 |
| 3.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 4 基于人工神经网络的投诉句识别 | 第70-84页 |
| 4.1 定义与假设 | 第70-72页 |
| 4.2 投诉句识别方法 | 第72-76页 |
| 4.3 实验过程及结果分析 | 第76-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-84页 |
| 5 基于耐用品在线客户评论的客户细分分析 | 第84-98页 |
| 5.1 定义与假设 | 第84-85页 |
| 5.2 客户偏好建模方法 | 第85-88页 |
| 5.3 客户细分分析方法 | 第88-90页 |
| 5.4 实验过程与结果分析 | 第90-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 6. 在线投诉处理知识推荐系统 | 第98-113页 |
| 6.1 应用背景与需求分析 | 第98-100页 |
| 6.2 数据流与信息处理 | 第100-109页 |
| 6.3 系统结构与功能 | 第109-112页 |
| 6.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 7 总结与展望 | 第113-117页 |
| 7.1 全文总结 | 第113-115页 |
| 7.2 研究展望 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 参考文献 | 第118-136页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第136-137页 |
| 附录2 攻读学位期间参加及完成的科研课题 | 第137页 |
