服務(wù)屬性分類與服務(wù)要素配置（基于在線評論情感分析的方法）

章 緒論
節(jié) 研究背景
一 有關(guān)服務(wù)的在線評論近年來大量涌現(xiàn)
二 有關(guān)服務(wù)的在線評論蘊含著大量有價值的信息
三 研究的必要性
第二節(jié) 問題的提出
一 面向服務(wù)屬性的在線評論多粒度情感分類
二 基于在線評論的服務(wù)屬性Kano分類
三 基于在線評論的服務(wù)屬性IPA分類
四 基于Kano分類和IPA分類結(jié)果的服務(wù)要素優(yōu)化配置
第三節(jié) 研究目的與研究意義
一 研究目的
二 研究意義
第四節(jié) 研究內(nèi)容、研究思路與研究方案
一 研究內(nèi)容
二 研究思路
三 研究方案
第五節(jié) 章節(jié)安排
第六節(jié) 創(chuàng)新性工作說明
第七節(jié) 符號及用語說明
第二章 相關(guān)研究文獻綜述
節(jié) 文獻檢索情況概述
一 相關(guān)文獻檢索范圍分析
二 相關(guān)文獻檢索情況分析
三 學術(shù)趨勢分析
第二節(jié) 關(guān)于在線評論的情感分析方法的研究
一 基于情感詞匯集合的情感分析方法
二 基于機器學習的情感分析方法
第三節(jié) 關(guān)于基于在線評論的管理決策分析方面的研究
一 基于在線評論的產(chǎn)品排序研究
二 基于在線評論的產(chǎn)品 方法研究
三 基于在線評論的消費者滿意度測量研究
四 基于在線評論的產(chǎn)品缺點識別及改進研究
五 基于在線評論的市場分析研究
第四節(jié) 對已有研究的貢獻與不足的總結(jié)
一 主要貢獻
二 不足之處
三 研究啟示
第五節(jié) 本章小結(jié)
第三章 相關(guān)概念界定及研究框架
節(jié) 在線評論的相關(guān)概念界定
一 在線評論的概念與特征
二 在線評論的情感傾向與情感強度
第二節(jié) 服務(wù)屬性的相關(guān)概念界定
一 服務(wù)屬性
二 服務(wù)要素
三 服務(wù)屬性的表現(xiàn)及重要性
四 服務(wù)屬性的Kano分類
五 服務(wù)屬性的IPA分類
第三節(jié) 理論基礎(chǔ)
一 雙因素理論
二 前景理論
第四節(jié) 基于在線評論情感分析的服務(wù)屬性分類與服務(wù)
要素配置方法的研究框架
一 研究框架
二 研究框架的有關(guān)說明
第五節(jié) 本章小結(jié)
第四章 面向服務(wù)屬性的在線評論多粒度情感分類方法
節(jié) 研究問題的背景與描述
第二節(jié) 基于在線評論的服務(wù)屬性的提取
第三節(jié) 多粒度情感分類中特征選擇和機器學習算法有效性比較研究
一 多粒度情感分類框架及相關(guān)算法描述
二 實驗設(shè)計
三 實驗結(jié)果分析
第四節(jié) 基于改進OVO策略和SVM的多粒度情感分類方法
一 基于改進OVO策略和SVM的多粒度情感分類方法的框架
二 基于BOW模型和IG算法的文本結(jié)構(gòu)化表示
三 基于改進OVO策略和SVM的文本情感類別確定
四 實驗設(shè)計
五 實驗結(jié)果分析
第五節(jié) 本章小結(jié)
第五章 基于在線評論的服務(wù)屬性Kano分類方法
節(jié) 研究問題的背景與描述
第二節(jié) 基于在線評論的服務(wù)屬性Kano分類方法的框架
第三節(jié) 基于在線評論的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服務(wù)屬性的提取
二 基于SVM的服務(wù)屬性的情感傾向的識別
第四節(jié) 顧客對服務(wù)屬性的情感對整體滿意度影響的測量
第五節(jié) 服務(wù)屬性Kano分類
第六節(jié) 實例分析
一 實驗數(shù)據(jù)
二 基于在線評論的有用信息的挖掘
三 測量顧客對屬性的情感對顧客滿意度的影響
四 屬性的Kano分類
五 結(jié)果比較分析
第七節(jié) 本章小結(jié)
第六章 基于在線評論的服務(wù)屬性IPA分類方法
節(jié) 研究問題的背景與描述
第二節(jié) 基于在線評論的服務(wù)屬性IPA分類方法的框架
第三節(jié) 基于在線評論的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服務(wù)屬性的提取
二 基于在線評論的服務(wù)屬性的情感強度的確定
第四節(jié) 服務(wù)屬性表現(xiàn)和重要性的評估
一 服務(wù)屬性表現(xiàn)的評估
二 服務(wù)屬性重要性的評估
第五節(jié) 基于服務(wù)屬性表現(xiàn)和重要性的IPA圖的構(gòu)建
一 標準IPA（SIPA）圖的構(gòu)建
二 競爭性IPA（CIPA）圖的構(gòu)建
三 動態(tài)IPA（DIPA）圖的構(gòu)建
四 動態(tài)競爭性IPA（DCIPA）圖的構(gòu)建
第六節(jié) 實例分析
一 實驗數(shù)據(jù)
二 基于在線評論的有用信息的挖掘
三 服務(wù)屬性表現(xiàn)和重要性的評估
四 構(gòu)建IPA圖
第七節(jié) 本章小結(jié)
第七章 基于Kano分類和IPA分類結(jié)果的服務(wù)要素優(yōu)化配置方法
節(jié) 研究問題的實際背景
第二節(jié) 問題描述與研究框架
一 問題描述
二 研究框架
第三節(jié) 服務(wù)要素對服務(wù)屬性的滿足程度的估計
一 服務(wù)要素的確定
二 服務(wù)要素針對屬性的滿足程度的估計
第四節(jié) 基于Kano分類和IPA分類結(jié)果的服務(wù)要素優(yōu)化配置模型
一 不考慮競爭者情形的服務(wù)要素優(yōu)化配置模型的構(gòu)建與求解
二 考慮競爭者情形的服務(wù)要素優(yōu)化配置模型的構(gòu)建與求解
第五節(jié) 實例分析：酒店服務(wù)要素優(yōu)化配置
一 實驗數(shù)據(jù)
二 酒店屬性的Kano分類和IPA分類
三 服務(wù)要素針對酒店屬性的滿