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内容简介

\" 随着电子商务的兴起及相关数据采集、存储技术的发展,大量来自用户的在线评论数据得到保存和分析,为不同领域的应用提供了数据基础。该类评论数据具有数量庞大、信息涵盖面广的特点,能够为顾客和商家提供较为全面的线上产品及服务质量参考。围绕基于电商用户评论数据的在线产品服务过程质量评价和质量监测这一核心目的,本书从前期的数据处理和异常检测,到中期基于概率统计模型的信息量化和特征提取工作,再到后期应用环节的在线监视,提出了一整套方法、技术和操作流程,是对在线用户评论数据的一次完整探索和应用。本书属于质量管理与数据挖掘的交叉领域，适合对基于用户评论的产品质量管理理论与实践感兴趣的研究者和从业者阅读参考。\"

作者简介

梁巧，2021年博士毕业于清华大学工业工程系，现为西南财经大学统计学院数据科学系讲师。主要研究方向包括：统计质量控制，自然语言处理与文本挖掘，制造与服务过程中的统计建模与异常检测。

目录第1章绪论 1.1研究背景与意义 1.2研究内容和研究框架 1.3本书主要贡献第2章文献综述 2.1用户评论的异常检测 2.2评论文本的表示学习 2.2.1文本的向量表示 2.2.2主题模型 2.2.3主题情感联合模型 2.3评论文本与评论评分的信息融合 2.4用户评论的时间变化与统计过程控制 2.4.1用户评论的变化 2.4.2统计过程控制 2.4.3用户评论监测 2.5本章小结第3章针对评论有效性的异常检测 3.1本章引言 3.2非监督学习的评论异常检测算法 3.2.1基于分层主题建模的评论文本语义特征提取 3.2.2参数估计 3.2.3异常分值计算 3.3监督学习的评论异常检测算法 3.4实验结果 3.4.1数据集及设定 3.4.2主题特征抽取结果 3.4.3评论异常检测结果 3.4.4参数敏感性 3.5本章小结第4章基于主题-情感表示学习的评论文本建模与监测 4.1本章引言 4.2线下建模 4.2.1评论文本的主题-情感表示 4.2.2参数估计 4.3线上监测 4.3.1线上监测阶段的顺序概率生成模型 4.3.2控制图 4.4对比监测方法 4.4.1RJST控制图 4.4.2RJST-EWMA控制图 4.5案例分析 4.6数值实验 4.6.1监测效果 4.6.2诊断效果 4.7本章小结第5章评论文本和评论评分的联合主题-情感建模与监测 5.1本章引言 5.2评论文本和评论评分的联合主题-情感建模 5.2.1模型构建 5.2.2参数估计 5.3评论文本和评论评分的联合监测 5.3.1在线监测环节的顺序概率生成模型 5.3.2控制图 5.4案例应用 5.4.1数据预处理与参数设置 5.4.2建模效果 5.4.3监测效果 5.5数值实验 5.5.1建模效果 5.5.2监测效果 5.6本章小结第6章总结与展望 6.1本书的主要工作及贡献总结 6.2未来工作展望参考文献在学期间完成的相关学术成果附录控制界的确定致谢

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