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服務屬性分類與服務要素配置-(基于在線評論情感分析的方法) 版權信息
- ISBN：9787522720487
- 條形碼：9787522720487 ; 978-7-5227-2048-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
服務屬性分類與服務要素配置-(基于在線評論情感分析的方法) 內容簡介
基于在線評論情感分析的服務屬性分類與服務要素配置方法研究是一個新興的且值得關注的課題，其在現實中具有廣泛的應用背景。本書旨在通過對現實中大量基于在線評論的管理決策分析問題的總結與歸納，以及對國內外相關研究成果的綜合分析，建立系統且科學的基于在線評論情感分析的服務屬性分類與服務要素配置的研究框架，并針對研究框架中的具體問題提出相應的決策方法。此外，本書通過分析典型的應用案例，確保所提出方法的合理性、科學性和實用性。本書的主要研究成果：（1）提出了面向服務屬性的在線評論多粒度情感分類方法；（2）提出了基于在線評論的服務屬性Kano分類方法；（3）提出了基于在線評論的服務屬性IPA分類方法；（4）提出了基于Kano分類和IPA分類結果的服務要素優化配置方法。本書可以為相關研究提供理論與方法層面的參考，對解決現實中基于在線評論情感分析的服務屬性分類與服務要素優化配置問題具有重要的現實意義。
服務屬性分類與服務要素配置-(基于在線評論情感分析的方法) 目錄
**章 緒論
**節 研究背景
一 有關服務的在線評論近年來大量涌現
二 有關服務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 問題的提出
一 面向服務屬性的在線評論多粒度情感分類
二 基于在線評論的服務屬性Kano分類
三 基于在線評論的服務屬性IPA分類
四 基于Kano分類和IPA分類結果的服務要素優化配置
第三節 研究目的與研究意義
一 研究目的
二 研究意義
第四節 研究內容、研究思路與研究方案
一 研究內容
二 研究思路
三 研究方案
第五節 章節安排
第六節 創新性工作說明
第七節 符號及用語說明
第二章 相關研究文獻綜述
**節 文獻檢索情況概述
一 相關文獻檢索范圍分析
二 相關文獻檢索情況分析
三 學術趨勢分析
第二節 關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 關于基于在線評論的管理決策分析方面的研究
一 基于在線評論的產品排序研究
二 基于在線評論的產品推薦方法研究
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 對已有研究的貢獻與不足的總結
一 主要貢獻
二 不足之處
三 研究啟示
第五節 本章小結
第三章 相關概念界定及研究框架
**節 在線評論的相關概念界定
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 服務屬性的相關概念界定
一 服務屬性
二 服務要素
三 服務屬性的表現及重要性
四 服務屬性的Kano分類
五 服務屬性的IPA分類
第三節 理論基礎
一 雙因素理論
二 前景理論
第四節 基于在線評論情感分析的服務屬性分類與服務
要素配置方法的研究框架
一 研究框架
二 研究框架的有關說明
第五節 本章小結
第四章 面向服務屬性的在線評論多粒度情感分類方法
**節 研究問題的背景與描述
第二節 基于在線評論的服務屬性的提取
第三節 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算法描述
二 實驗設計
三 實驗結果分析
第四節 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算法的文本結構化表示
三 基于改進OVO策略和SVM的文本情感類別確定
四 實驗設計
五 實驗結果分析
第五節 本章小結
第五章 基于在線評論的服務屬性Kano分類方法
**節 研究問題的背景與描述
第二節 基于在線評論的服務屬性Kano分類方法的框架
第三節 基于在線評論的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服務屬性的提取
二 基于SVM的服務屬性的情感傾向的識別
第四節 顧客對服務屬性的情感對整體滿意度影響的測量
第五節 服務屬性Kano分類
第六節 實例分析
一 實驗數據
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 結果比較分析
第七節 本章小結
第六章 基于在線評論的服務屬性IPA分類方法
**節 研究問題的背景與描述
第二節 基于在線評論的服務屬性IPA分類方法的框架
第三節 基于在線評論的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服務屬性的提取
二 基于在線評論的服務屬性的情感強度的確定
第四節 服務屬性表現和重要性的評估
一 服務屬性表現的評估
二 服務屬性重要性的評估
第五節 基于服務屬性表現和重要性的IPA圖的構建
一 標準IPA（SIPA）圖的構建
二 競爭性IPA（CIPA）圖的構建
三 動態IPA（DIPA）圖的構建
四 動態競爭性IPA（DCIPA）圖的構建
第六節 實例分析
一 實驗數據
二 基于在線評論的有用信息的挖掘
三 服務屬性表現和重要性的評估
四 構建IPA圖
第七節 本章小結
第七章 基于Kano分類和IPA分類結果的服務要素優化配置方法
**節 研究問題的實際背景
第二節 問題描述與研究框架
一 問題描述
二 研究框架
第三節 服務要素對服務屬性的滿足程度的估計
一 服務要素的確定
二 服務要素針對屬性的滿足程度的估計
第四節 基于Kano分類和IPA分類結果的服務要素優化配置模型
一 不考慮競爭者情形的服務要素優化配置模型的構建與求解
二 考慮競爭者情形的服務要素優化配置模型的構建與求解
第五節 實例分析：酒店服務要素優化配置
一 實驗數據
二 酒店屬性的Kano分類和IPA分類
三 服務要素針對酒店屬性的滿
展開全部
服務屬性分類與服務要素配置-(基于在線評論情感分析的方法) 作者簡介
畢建武，南開大學旅游與服務學院副教授，研究方向：大數據與管理決策分析。近五年，在Tourism Management，Annals of Tourism Research，Journal of Travel Research，International Journal of Production Research，Information Sciences，Information Fusion，Expert Systems with Applications等期刊上發表論文20余篇。主持各類科研項目7項，其中國家級科研項目2項，省部級科研項目3項。
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