隨著電子商務的飛速發(fā)展,市場交易逐漸走向全面網(wǎng)絡化,且全球性傳染疾病的肆虐顯著加快了這一進程。電商交易的普及,累計了大量的電商消費者評論數(shù)據(jù),其中,對生產(chǎn)企業(yè)價值最大的是消費者負面評價數(shù)據(jù)。為了指導生產(chǎn)企業(yè)創(chuàng)新,本文運用創(chuàng)新理論、產(chǎn)品層次理論、文本分類算法及認知地圖理論,充分挖掘負面評論的價值,以求從中偵測產(chǎn)品創(chuàng)新方向或創(chuàng)新點。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,本文對單條負面評論進行了類型判別。本文基于產(chǎn)品層次理論構建了負面評論的分類體系,通過LDA主題模型給出了消費者負面評論歸類算法,再運用智能音箱負面評論的文本數(shù)據(jù)驗證負面評論的分析體系及負面評論歸類算法。其次,本文分析了負面評論樣本屬性。本文利用統(tǒng)計學的知識制定了負面評論樣本的頻率分析與列聯(lián)表分析,運用熵權法計算了每種否定類型的權重,并給出了產(chǎn)品否定度的度量公式,設計了產(chǎn)品功能層與形式層缺陷分析的表格;運用智能音箱負面評論演算負面評論的統(tǒng)計分布特征、類別歸屬分析與缺陷點統(tǒng)計分析。最后,本文提出產(chǎn)品創(chuàng)新方向判斷和具體創(chuàng)新點甄別方法。本文基于認知地圖理論,構建了產(chǎn)品創(chuàng)新判斷路程,給出了判斷產(chǎn)品創(chuàng)新方向與創(chuàng)新點的方法,運用智能音箱負面評論驗... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究框架、內(nèi)容及方法
        1.3.1 研究框架
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 研究方法
    1.4 創(chuàng)新點
    1.5 本章小結
第2章 文獻綜述與理論基礎
    2.1 概念界定
        2.1.1 電商消費者
        2.1.2 負面評論
        2.1.3 產(chǎn)品創(chuàng)新偵測
    2.2 文獻綜述
        2.2.1 破壞性創(chuàng)新理論的研究
        2.2.2 產(chǎn)品層次理論的研究
        2.2.3 文本分類算法的研究
        2.2.4 認知地圖理論的研究
    2.3 理論基礎
        2.3.1 熊彼特創(chuàng)新理論
        2.3.2 產(chǎn)品層次理論
        2.3.3 文本分類理論
        2.3.4 認知地圖理論
    2.4 本章小結
第3章 單條負面評論的類型判別
    3.1 負面評論的分類體系構建
    3.2 單條負面評論的歸類算法
        3.2.1 負面評論歸類流程概述
        3.2.2 負面評論預處理
        3.2.3 負面評論的文本表示
        3.2.4 負面評論的歸類
        3.2.5 分類器性能評價
    3.3 單條負面評論類型判別算例
        3.3.1 智能音箱負面評論的收集
        3.3.2 智能音箱負面評論的分類
        3.3.3 智能音箱負面評論的歸類
    3.4 本章小結
第4章 負面評論樣本屬性分析
    4.1 負面評論樣本描述性統(tǒng)計分析
        4.1.1 負面評論樣本的頻率分析
        4.1.2 .負面評論樣本的列聯(lián)表分析
    4.2 負面評論類別歸屬分析
        4.2.1 負面評論類型權重的確定
        4.2.2 負面評論類別歸屬判斷
    4.3 產(chǎn)品缺陷點統(tǒng)計分析
        4.3.1 產(chǎn)品的功能層缺陷點分析
        4.3.2 產(chǎn)品的形式層缺陷點分析
    4.4 樣本屬性算例
        4.4.1 智能音箱負面評論樣本描述性統(tǒng)計分析
        4.4.2 智能音箱負面評論類別歸屬頻率分析
        4.4.3 智能音箱功能缺陷點統(tǒng)計分析
    4.5 本章小結
第5章 基于負面評價數(shù)據(jù)特征的產(chǎn)品創(chuàng)新決策分析
    5.1 基于負面評論數(shù)據(jù)特征的產(chǎn)品創(chuàng)新決策流程
        5.1.1 負面評論與產(chǎn)品創(chuàng)新的映射關系
        5.1.2 基于認知地圖的產(chǎn)品創(chuàng)新判斷流程
    5.2 基于負面評價類別歸屬的創(chuàng)新方向判斷
    5.3 基于負面評價具體缺陷的創(chuàng)新點判斷
    5.4 創(chuàng)新決策算例
        5.4.1 智能音箱創(chuàng)新方向判斷
        5.4.2 智能音箱創(chuàng)新點判斷
    5.5 本章小結
第6章 結論與展望
    6.1 研究結論
    6.2 研究局限
    6.3 研究展望
參考文獻
附錄A 智能音箱部分負面評論表
附錄B 智能音箱負面評論歸類代碼
致謝
攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于隨機森林的文本分類并行化[J]. 彭徵,王靈矯,郭華.  計算機科學. 2018(12)
[2]基于多示例學習框架的專利文本分類方法研究[J]. 包翔,劉桂鋒,楊國立.  情報理論與實踐. 2018(11)
[3]CNN-ELM混合短文本分類模型[J]. 韓眾和,夏戰(zhàn)國,楊婷.  計算機應用研究. 2019(03)
[4]基于互信息的加權樸素貝葉斯文本分類算法[J]. 武建軍,李昌兵.  計算機系統(tǒng)應用. 2017(07)
[5]基于word2vec和LSTM的飲食健康文本分類研究[J]. 趙明,杜會芳,董翠翠,陳長松.  農(nóng)業(yè)機械學報. 2017(10)
[6]面向負面在線評論的情感強度對有用性的影響研究[J]. 蔡淑琴,秦志勇,李翠萍,袁乾,鄒碧攀.  管理評論. 2017(02)
[7]后發(fā)企業(yè)顛覆性創(chuàng)新最新研究進展與展望[J]. 吳佩,姚亞偉,陳繼祥.  軟科學. 2016(09)
[8]一種改進的KNN文本分類算法[J]. 樊存佳,汪友生,邊航.  國外電子測量技術. 2015(12)
[9]上海制造業(yè)行業(yè)創(chuàng)新破壞性特征與創(chuàng)新模式選擇[J]. 謝福泉,胡銹騰.  科技進步與對策. 2015(13)
[10]基于用戶需求和產(chǎn)品層次的設計思路探討[J]. 龍圣杰.  機械設計. 2013(06)

博士論文
[1]基于企業(yè)高管認知的企業(yè)戰(zhàn)略變革研究[D]. 周曉東.浙江大學 2006

碩士論文
[1]基于產(chǎn)品層次理論的黃山市度假旅游產(chǎn)品開發(fā)研究[D]. 周佳.安徽大學 2012
[2]基于產(chǎn)品分層理論的國產(chǎn)動漫產(chǎn)品優(yōu)化策略研究[D]. 謝波.中國科學技術大學 2009



本文編號：3631074