| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 网络评论挖掘研究 | 第16-17页 |
| 1.3.2 基于网络评论的需求挖掘研究 | 第17-18页 |
| 1.3.3 基于网络评论挖掘需求的可信性研究 | 第18-19页 |
| 1.3.4 研究现状评述 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的研究内容和研究方法 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第21-22页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第22-24页 |
| 第2章 相关技术与资源 | 第24-31页 |
| 2.1 分词技术 | 第24-28页 |
| 2.1.1 基于词典的分词方法 | 第24-26页 |
| 2.1.2 基于统计的分词方法 | 第26-27页 |
| 2.1.3 基于知识理解的分词方法 | 第27-28页 |
| 2.2 哈工大LTP系统 | 第28-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于依存句法关系的产品特征观点对提取 | 第31-41页 |
| 3.1 依存句法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 特征观点对提取 | 第32-35页 |
| 3.2.1 特征观点对的定义 | 第33页 |
| 3.2.2 特征观点对的提取方式 | 第33-35页 |
| 3.3 产品特征和观点词的语法及语义分析 | 第35-37页 |
| 3.3.1 产品特征和观点词的词性及语法分析 | 第35页 |
| 3.3.2 产品特征和观点词的语法及语义分析 | 第35-37页 |
| 3.4 基于依存句法关系的特征观点对提取 | 第37-40页 |
| 3.4.1 数据采集与预处理 | 第37-39页 |
| 3.4.2 特征观点对提取 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于用户情感的产品新需求获取 | 第41-49页 |
| 4.1 产品新需求获取 | 第41-45页 |
| 4.1.1 数据采集与预处理 | 第41页 |
| 4.1.2 结合用户关注度与观点值的产品新需求获取 | 第41-44页 |
| 4.1.3 结合特征修饰词的产品新需求获取 | 第44-45页 |
| 4.2 实验与评价 | 第45-48页 |
| 4.2.1 实验数据 | 第45页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第45-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于主流特征观点对的产品新需求获取 | 第49-68页 |
| 5.1 网络评论可信性研究 | 第49-53页 |
| 5.1.1 大数据与评论可信性 | 第49-50页 |
| 5.1.2 主流特征观点对 | 第50-52页 |
| 5.1.3 网络评论可信度计算排序模型 | 第52-53页 |
| 5.2 网络评论可信与产品新需求 | 第53-54页 |
| 5.3 产品新需求获取—从产品改进视角 | 第54-59页 |
| 5.3.1 数据采集与预处理 | 第55-56页 |
| 5.3.2 主流特征观点对提取与情感量化 | 第56-58页 |
| 5.3.3 KANO模型转换与评价 | 第58-59页 |
| 5.4 实验与结果分析 | 第59-67页 |
| 5.4.1 实验数据集 | 第59-60页 |
| 5.4.2 主流特征观点对阈值设定及稳定性验证 | 第60-63页 |
| 5.4.3 某品牌手机产品新需求获取效果验证及产品改进分析 | 第63-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 附录 | 第76-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |