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基于電商用戶評論的線上商品及服務質量評價與監測 版權信息
- ISBN：9787302669791
- 條形碼：9787302669791 ; 978-7-302-66979-1
- 裝幀：80g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于電商用戶評論的線上商品及服務質量評價與監測 本書特色
本書從前期的數據處理和異常檢測，到中期基于概率統計模型的信息量化和特征提取工作，再到后期應用環節的在線監視，提出了一整套方法技術和操作流程，是對在線用戶評論數據的一次完整探索和應用。
基于電商用戶評論的線上商品及服務質量評價與監測 內容簡介
隨著電子商務的興起及相關數據采集、存儲技術的發展，大量來自用戶的在線評論數據得到保存和分析，為不同領域的應用提供了數據基礎。該類評論數據具有數量龐大、信息涵蓋面廣的特點，能夠為顧客和商家提供較為全面的線上產品及服務質量參考。圍繞基于電商用戶評論數據的在線產品服務過程質量評價和質量監測這一核心目的，本書從前期的數據處理和異常檢測，到中期基于概率統計模型的信息量化和特征提取工作，再到后期應用環節的在線監視，提出了一整套方法、技術和操作流程，是對在線用戶評論數據的一次完整探索和應用。本書屬于質量管理與數據挖掘的交叉領域，適合對基于用戶評論的產品質量管理理論與實踐感興趣的研究者和從業者閱讀參考。
基于電商用戶評論的線上商品及服務質量評價與監測 目錄
目錄
第1章緒論
1.1研究背景與意義
1.2研究內容和研究框架
1.3本書主要貢獻
第2章文獻綜述
2.1用戶評論的異常檢測
2.2評論文本的表示學習
2.2.1文本的向量表示
2.2.2主題模型
2.2.3主題情感聯合模型
2.3評論文本與評論評分的信息融合
2.4用戶評論的時間變化與統計過程控制
2.4.1用戶評論的變化
2.4.2統計過程控制
2.4.3用戶評論監測
2.5本章小結
第3章針對評論有效性的異常檢測
3.1本章引言
3.2非監督學習的評論異常檢測算法
3.2.1基于分層主題建模的評論文本語義特征提取
3.2.2參數估計
3.2.3異常分值計算
3.3監督學習的評論異常檢測算法
3.4實驗結果
3.4.1數據集及設定
3.4.2主題特征抽取結果
3.4.3評論異常檢測結果
3.4.4參數敏感性
3.5本章小結
第4章基于主題-情感表示學習的評論文本建模與監測
4.1本章引言
4.2線下建模
4.2.1評論文本的主題-情感表示
4.2.2參數估計
4.3 監測
4.3.1 監測階段的順序概率生成模型
4.3.2控制圖
4.4對比監測方法
4.4.1RJST控制圖
4.4.2RJST-EWMA控制圖
4.5案例分析
4.6數值實驗
4.6.1監測效果
4.6.2診斷效果
4.7本章小結
第5章評論文本和評論評分的聯合主題-情感建模與監測
5.1本章引言
5.2評論文本和評論評分的聯合主題-情感建模
5.2.1模型構建
5.2.2參數估計
5.3評論文本和評論評分的聯合監測
5.3.1在線監測環節的順序概率生成模型
5.3.2控制圖
5.4案例應用
5.4.1數據預處理與參數設置
5.4.2建模效果
5.4.3監測效果
5.5數值實驗
5.5.1建模效果
5.5.2監測效果
5.6本章小結
第6章總結與展望
6.1本書的主要工作及貢獻總結
6.2未來工作展望
參考文獻
在學期間完成的相關學術成果
附錄控制界的確定
致謝
展開全部
基于電商用戶評論的線上商品及服務質量評價與監測 作者簡介
梁巧，2021年博士畢業于清華大學工業工程系，現為西南財經大學統計學院數據科學系講師。主要研究方向包括：統計質量控制，自然語言處理與文本挖掘，制造與服務過程中的統計建模與異常檢測。
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