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服务属性分类与服务要素配置(基于在线评论情感分析的方法)
字数: 265
出版社: 中国社科
作者: 毕建武|责编:周佳
商品条码: 9787522720487
版次: 1
开本: 16开
页数: 282
出版年份: 2023
印次: 1
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内容简介
基于在线评论情感分析 的服务属性分类与服务要素 配置方法研究是一个新兴的 且值得关注的课题,其在现 实中具有广泛的应用背景。 本书旨在通过对现实中大量 基于在线评论的管理决策分 析问题的总结与归纳,以及 对国内外相关研究成果的综 合分析,建立系统且科学的 基于在线评论情感分析的服 务属性分类与服务要素配置 的研究框架,并针对研究框 架中的具体问题提出相应的 决策方法。此外,本书通过 分析典型的应用案例,确保 所提出方法的合理性、科学 性和实用性。本书的主要研 究成果:(1)提出了面向 服务属性的在线评论多粒度 情感分类方法;(2)提出 了基于在线评论的服务属性 Kano分类方法;(3)提出 了基于在线评论的服务属性 IPA分类方法;(4)提出了 基于Kano分类和IPA分类结 果的服务要素优化配置方法 。本书可以为相关研究提供 理论与方法层面的参考,对 解决现实中基于在线评论情 感分析的服务属性分类与服 务要素优化配置问题具有重 要的现实意义。
目录
第一章 绪论 第一节 研究背景 一 有关服务的在线评论近年来大量涌现 二 有关服务的在线评论蕴含着大量有价值的信息 三 研究的必要性 第二节 问题的提出 一 面向服务属性的在线评论多粒度情感分类 二 基于在线评论的服务属性Kano分类 三 基于在线评论的服务属性IPA分类 四 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置 第三节 研究目的与研究意义 一 研究目的 二 研究意义 第四节 研究内容、研究思路与研究方案 一 研究内容 二 研究思路 三 研究方案 第五节 章节安排 第六节 创新性工作说明 第七节 符号及用语说明 第二章 相关研究文献综述 第一节 文献检索情况概述 一 相关文献检索范围分析 二 相关文献检索情况分析 三 学术趋势分析 第二节 关于在线评论的情感分析方法的研究 一 基于情感词汇集合的情感分析方法 二 基于机器学习的情感分析方法 第三节 关于基于在线评论的管理决策分析方面的研究 一 基于在线评论的产品排序研究 二 基于在线评论的产品推荐方法研究 三 基于在线评论的消费者满意度测量研究 四 基于在线评论的产品缺点识别及改进研究 五 基于在线评论的市场分析研究 第四节 对已有研究的贡献与不足的总结 一 主要贡献 二 不足之处 三 研究启示 第五节 本章小结 第三章 相关概念界定及研究框架 第一节 在线评论的相关概念界定 一 在线评论的概念与特征 二 在线评论的情感倾向与情感强度 第二节 服务属性的相关概念界定 一 服务属性 二 服务要素 三 服务属性的表现及重要性 四 服务属性的Kano分类 五 服务属性的IPA分类 第三节 理论基础 一 双因素理论 二 前景理论 第四节 基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务 要素配置方法的研究框架 一 研究框架 二 研究框架的有关说明 第五节 本章小结 第四章 面向服务属性的在线评论多粒度情感分类方法 第一节 研究问题的背景与描述 第二节 基于在线评论的服务属性的提取 第三节 多粒度情感分类中特征选择和机器学习算法有效性比较研究 一 多粒度情感分类框架及相关算法描述 二 实验设计 三 实验结果分析 第四节 基于改进OVO策略和SVM的多粒度情感分类方法 一 基于改进OVO策略和SVM的多粒度情感分类方法的框架 二 基于BOW模型和IG算法的文本结构化表示 三 基于改进OVO策略和SVM的文本情感类别确定 四 实验设计 五 实验结果分析 第五节 本章小结 第五章 基于在线评论的服务属性Kano分类方法 第一节 研究问题的背景与描述 第二节 基于在线评论的服务属性Kano分类方法的框架 第三节 基于在线评论的有用信息的挖掘 一 基于LDA的服务属性的提取 二 基于SVM的服务属性的情感倾向的识别 第四节 顾客对服务属性的情感对整体满意度影响的测量 第五节 服务属性Kano分类 第六节 实例分析 一 实验数据 二 基于在线评论的有用信息的挖掘 三 测量顾客对属性的情感对顾客满意度的影响 四 属性的Kano分类 五 结果比较分析 第七节 本章小结 第六章 基于在线评论的服务属性IPA分类方法 第一节 研究问题的背景与描述 第二节 基于在线评论的服务属性IPA分类方法的框架 第三节 基于在线评论的有用信息的挖掘 一 基于LDA的服务属性的提取 二 基于在线评论的服务属性的情感强度的确定 第四节 服务属性表现和重要性的评估 一 服务属性表现的评估 二 服务属性重要性的评估 第五节 基于服务属性表现和重要性的IPA图的构建 一 标准IPA(SIPA)图的构建 二 竞争性IPA(CIPA)图的构建 三 动态IPA(DIPA)图的构建 四 动态竞争性IPA(DCIPA)图的构建 第六节 实例分析 一 实验数据 二 基于在线评论的有用信息的挖掘 三 服务属性表现和重要性的评估 四 构建IPA图 第七节 本章小结 第七章 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置方法 第一节 研究问题的实际背景 第二节 问题描述与研究框架 一 问题描述 二 研究框架 第三节 服务要素对服务属性的满足程度的估计 一 服务要素的确定 二 服务要素针对属性的满足程度的估计 第四节 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置模型 一 不考虑竞争者情形的服务要素优化配置模型的构建与求解 二 考虑竞争者情形的服务要素优化配置模型的构建与求解 第五节 实例分析:酒店服务要素优化配置 一 实验数据 二 酒店属性的Kano分类和IPA分类 三 服务要素针对酒店属性的满
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