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基于意见挖掘的京东商城顾客满意度评价研究

作　者: 王晓莹
导　师: 肖健华
学　校: 五邑大学
专　业: 系统工程
关键词: 意见挖掘 情感倾向分析 模糊综合评价 满意度
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


互联网所具备的高度互动性、便利性、透明性和个性化等优势,使得网络交易模式越来越受到商家和消费者的青睐。但同时网络交易环境因其虚拟性和匿名性等特征,使得消费者对网购风险有一定的顾虑。网上商品评论作为消费者真实购物体验和使用心得的写照,同时作为商品可靠度和商家信誉的重要口碑传播方式,对潜在消费者购买商品和选择商家时的购买决策有一定的参考价值,可降低顾客网购时的感知风险。本文首先对顾客满意度理论、意见挖掘理论以及多层次模糊综合评价方法等相关理论进行系统阐述,然后建立电子商务网站情感倾向分析模型,提取京东商城网上评论,利用意见挖掘方法对商品评论进行属性提取和情感倾向分析,得到商品属性与情感词匹配的相关数据；建立京东商城满意度的评价指标体系,最后利用多层次模糊综合评价方法计算出消费者对京东商城的满意度,为京东商城改善经营不足以及实施网络营销策略提供参考依据。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 研究背景和研究意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8-9
    1.1.2 研究意义  9
  1.2 研究内容与创新点  9-10
    1.2.1 研究内容  9-10
    1.2.2 创新点  10
  1.3 项目支持  10-12
第二章 相关理论综述  12-27
  2.1 顾客满意度理论  12-19
    2.1.1 顾客满意度的定义  12-13
    2.1.2 传统顾客满意度模型简介  13-18
    2.1.3 网络购物顾客满意度模型的构建  18-19
  2.2 在线口碑营销理论  19-21
    2.2.1 在线口碑的定义  19-20
    2.2.2 在线消费者评论的定义  20
    2.2.3 在线口碑营销  20-21
  2.3 文本挖掘  21-27
    2.3.1 文本挖掘概念  21
    2.3.2 文本预处理  21-24
    2.3.3 文本聚类K-means方法  24-26
    2.3.4 文本分类  26-27
第三章 基于语义相关集的意见挖掘模型  27-34
  3.1 意见挖掘理论  27-30
    3.1.1 意见挖掘概述  27
    3.1.2 意见挖掘的内容  27-28
    3.1.3 意见挖掘的应用价值  28-30
  3.2 语义相关集的意见挖掘模型的设计思路  30-31
  3.3 语义相关集建立方法  31-32
    3.3.1 在线评论文本预处理  31
    3.3.2 主题词库建立  31
    3.3.3 情感词库建立  31-32
  3.4 语义相关集建立  32-34
第四章 实证分析  34-52
  4.1 实验数据的收集和预处理  34-36
    4.1.1 实验数据的收集  34-35
    4.1.2 数据预处理  35-36
  4.2 建立在线评论挖掘主题词和情感词库  36-37
    4.2.1 在线评论主题词库建立  36-37
    4.2.2 在线评论情感词库建立  37
  4.3 在线评论语义相关集建立  37-39
  4.4 模糊综合评价方法  39-45
    4.4.1 一级模糊综合评价  39-40
    4.4.2 模糊算子  40
    4.4.3 级模糊综合评价  40-41
    4.4.4 权重确定方法  41-43
    4.4.5 模糊综合评价的结果处理  43-45
  4.5 京东商城满意度模糊综合评判  45-52
    4.5.1 京东商城满意度评价指标体系的建立  45-46
    4.5.2 指标权重的确立-德尔菲法  46-47
    4.5.3 京东商城顾客满意度计算  47-49
    4.5.4 评价结果分析  49-52
第五章 经营建议和营销策略  52-55
  5.1 经营建议  52-53
    5.1.1 保证核心价值  52
    5.1.2 配送快速  52
    5.1.3 加强与消费者的互动沟通  52-53
    5.1.4 完善售后服务  53
    5.1.5 实现顾客忠诚  53
  5.2 营销策略  53-55
结论和展望  55-57
  6.1 结论  55
  6.2 未来研究展望  55-57
参考文献  57-61
攻读学位期间发表论文  61-62
致谢  62-63
附录  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 文字信息处理
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