致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
1 绪论 | 第12-26页 |
1.1 研究背景及问题提出 | 第12-16页 |
1.1.1 中国SUV汽车市场发展现状 | 第12-13页 |
1.1.2 汽车垂直网站及其在线评论的作用 | 第13-15页 |
1.1.3 研究问题的提出 | 第15-16页 |
1.2 研究目的与意义 | 第16页 |
1.3 国内外研究现状 | 第16-21页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第17-19页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
1.3.3 文献述评 | 第20-21页 |
1.4 研究内容与方法 | 第21-22页 |
1.5 技术路线 | 第22-23页 |
1.6 研究创新、难点 | 第23-24页 |
1.7 文章结构安排 | 第24-26页 |
2 相关概念及理论基础 | 第26-34页 |
2.1 相关概念的界定 | 第26-28页 |
2.1.1 网络口碑 | 第26-27页 |
2.1.2 在线评论 | 第27-28页 |
2.2 消费者心理和行为理论基础 | 第28-31页 |
2.2.1 消费者购买决策行为理论 | 第28-29页 |
2.2.2 定位理论对消费者的影响 | 第29-30页 |
2.2.3 归因理论对在线评论传播效果的影响 | 第30-31页 |
2.3 汽车消费心理相关理论 | 第31-33页 |
2.3.1 汽车消费观 | 第31页 |
2.3.2 影响汽车消费者购车决策的因素 | 第31-33页 |
2.4 本章小结 | 第33-34页 |
3 理论模型及研究设计 | 第34-40页 |
3.1 理论模型 | 第34-37页 |
3.1.1 多元线性回归模型 | 第34-35页 |
3.1.2 BP神经网络模型 | 第35-37页 |
3.2 研究设计 | 第37-39页 |
3.2.1 在线评论数量、综合评分对汽车销量的影响 | 第38页 |
3.2.2 在线评论数量、各属性评分对汽车销量的影响 | 第38-39页 |
3.3 本章小结 | 第39-40页 |
4 在线评论对SUV汽车销量影响的实证分析 | 第40-64页 |
4.1 变量的描述及研究假设 | 第40-46页 |
4.1.1 解释变量——在线评论因素 | 第40-42页 |
4.1.2 控制变量——产品自身特性 | 第42-46页 |
4.2 数据的收集、处理和分析 | 第46-55页 |
4.2.1 数据的收集过程 | 第46-48页 |
4.2.2 数据预处理 | 第48-49页 |
4.2.3 描述性统计分析 | 第49-53页 |
4.2.4 聚类分析 | 第53-55页 |
4.3 基于线性模型的在线评论对SUV汽车销量的影响研究 | 第55-58页 |
4.3.1 建立线性模型 | 第55-58页 |
4.3.2 回归结果分析 | 第58页 |
4.4 基于BP神经网络的在线评论对SUV汽车销量的影响研究 | 第58-62页 |
4.4.1 建立BP神经网络模型 | 第58-59页 |
4.4.2 各影响因素权重计算 | 第59-61页 |
4.4.3 模型拟合结果对比 | 第61-62页 |
4.5 本章小结 | 第62-64页 |
5 研究结论与建议 | 第64-68页 |
5.1 研究结论 | 第64-65页 |
5.2 相关建议 | 第65-66页 |
5.3 研究局限与未来展望 | 第66-68页 |
5.3.1 研究局限 | 第66-67页 |
5.3.2 未来研究展望 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
附录A: 数据抓取过程 | 第72-74页 |
附录B: 数据抓取的脚本 | 第74-76页 |
附录C: BP神经网络的脚本 | 第76-80页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-84页 |
学位论文数据集 | 第84页 |