基于在線評論數(shù)據(jù)挖掘的用戶需求研究
發(fā)布時間:2024-11-03 08:25
產(chǎn)品的存在來源于用戶需求,滿足用戶需求是企業(yè)立足之本。在目前瞬息萬變的市場環(huán)境中,用戶需求常常處于動態(tài)變化過程中,企業(yè)需要根據(jù)市場變化和信息更新及時對企業(yè)經(jīng)營方向進(jìn)行合理調(diào)整,才有可能最大程度地做出順應(yīng)市場發(fā)展和用戶需求的各階段決策目標(biāo),引領(lǐng)企業(yè)長久健康發(fā)展。目前,越來越多的消費(fèi)者通過在線評論進(jìn)行信息交互和情感表達(dá)。在線評論成為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下企業(yè)洞察用戶需求及意愿的重要渠道,也是廣大消費(fèi)者獲取產(chǎn)品和服務(wù)信息、減少信息不對稱的重要途徑。然而,海量的在線評論數(shù)據(jù)造成嚴(yán)重的信息過載,使企業(yè)和消費(fèi)者很難利用紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)在短時間內(nèi)做出理性判斷。因此,如何充分利用產(chǎn)品的在線評論識別、分析用戶需求,并揭示用戶需求的變化趨勢,從而指導(dǎo)企業(yè)的產(chǎn)品定位與市場競爭策略是一項值得研究的問題。本文在梳理已有研究理論的基礎(chǔ)之上,首先,利用LDA模型進(jìn)行華為手機(jī)在線評論的主題挖掘,在主題聚類的結(jié)果中識別出用戶需求、建立了用戶需求要素體系。接下來,本文參照Kano模型的基本理論設(shè)置需求調(diào)查問卷,結(jié)合用戶滿意指數(shù)和精細(xì)化Kano模型,分析各服務(wù)要素對用戶滿意度的影響并對用戶需求進(jìn)行歸類,確定各類用戶需求重要度和供給優(yōu)先級...
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及問題提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.2 國內(nèi)外研究綜述
1.2.1 在線評論相關(guān)研究
1.2.2 用戶需求挖掘研究
1.2.3 時間序列分析研究
1.2.4 研究述評
1.3 研究目的及意義
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究意義
1.4 研究方法及論文框架
1.4.1 研究方法
1.4.2 論文框架
第2章 相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)
2.1 在線評論
2.1.1 在線評論內(nèi)涵
2.1.2 在線評論行為
2.1.3 在線評論時間特征
2.2 用戶需求
2.2.1 用戶需求內(nèi)涵
2.2.2 用戶需求特征
2.2.3 用戶需求識別方法
2.3 相關(guān)理論模型
2.3.1 LDA主題模型
2.3.2 Kano模型
2.3.3 用戶滿意度指數(shù)
2.4 文本數(shù)據(jù)挖掘
2.4.1 文本數(shù)據(jù)挖掘流程
2.4.2 文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第3章 基于LDA模型的在線評論主題識別及用戶需求分析
3.1 數(shù)據(jù)來源及實驗環(huán)境
3.1.1 數(shù)據(jù)來源
3.1.2 實驗環(huán)境
3.2 數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理
3.2.1 數(shù)據(jù)采集
3.2.2 數(shù)據(jù)清洗
3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 基于LDA的在線評論主題識別
3.3.1 在線評論主題識別及其可視化
3.3.2 在線評論主題聚類結(jié)果
3.4 基于主題聚類的用戶需求分析
3.4.1 產(chǎn)品特征向用戶需求的結(jié)構(gòu)映射
3.4.2 用戶需求要素構(gòu)成
3.4.3 用戶需求對比及分析
第4章 基于Kano模型的在線評論用戶需求分類
4.1 用戶需求要素標(biāo)準(zhǔn)化
4.1.1 智能手機(jī)用戶需求要素及說明
4.1.2 Kano分類標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則
4.2 數(shù)據(jù)分析
4.2.1 問卷設(shè)計與收集
4.2.2 信效度檢驗
4.2.3 樣本統(tǒng)計特征描述
4.3 Kano模型的用戶需求分析
4.3.1 基于Kano模型的用戶需求分類
4.3.2 基于用戶滿意度指數(shù)的用戶需求分類
第5章 基于在線評論時間序列分析的用戶需求演變分析
5.1 時間序列分析法
5.1.1 在線評論時間序列數(shù)據(jù)抽取
5.1.2 在線評論時間片段劃分
5.1.3 時間序列分析流程框架
5.2 在線評論時間序列主題詞及共現(xiàn)關(guān)系
5.2.1 各區(qū)間高頻主題詞統(tǒng)計
5.2.2 主題詞共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建及社區(qū)劃分
5.2.3 代表性區(qū)間主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
5.3 基于在線評論時間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢
5.3.1 各區(qū)間在線評論話題構(gòu)成
5.3.2 各區(qū)間在線評論用戶需求呈現(xiàn)
5.3.3 基于時間序列分析的話題動態(tài)更新
5.3.4 基于時間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢
第6章 基于在線評論數(shù)據(jù)挖掘的用戶需求管理策略
第7章 結(jié)論
7.1 研究結(jié)論
7.2 研究創(chuàng)新點
7.3 研究局限性及未來展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介
致謝
本文編號:4010973
【文章頁數(shù)】:77 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及問題提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 問題提出
1.2 國內(nèi)外研究綜述
1.2.1 在線評論相關(guān)研究
1.2.2 用戶需求挖掘研究
1.2.3 時間序列分析研究
1.2.4 研究述評
1.3 研究目的及意義
1.3.1 研究目的
1.3.2 研究意義
1.4 研究方法及論文框架
1.4.1 研究方法
1.4.2 論文框架
第2章 相關(guān)概念及理論基礎(chǔ)
2.1 在線評論
2.1.1 在線評論內(nèi)涵
2.1.2 在線評論行為
2.1.3 在線評論時間特征
2.2 用戶需求
2.2.1 用戶需求內(nèi)涵
2.2.2 用戶需求特征
2.2.3 用戶需求識別方法
2.3 相關(guān)理論模型
2.3.1 LDA主題模型
2.3.2 Kano模型
2.3.3 用戶滿意度指數(shù)
2.4 文本數(shù)據(jù)挖掘
2.4.1 文本數(shù)據(jù)挖掘流程
2.4.2 文本數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第3章 基于LDA模型的在線評論主題識別及用戶需求分析
3.1 數(shù)據(jù)來源及實驗環(huán)境
3.1.1 數(shù)據(jù)來源
3.1.2 實驗環(huán)境
3.2 數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理
3.2.1 數(shù)據(jù)采集
3.2.2 數(shù)據(jù)清洗
3.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 基于LDA的在線評論主題識別
3.3.1 在線評論主題識別及其可視化
3.3.2 在線評論主題聚類結(jié)果
3.4 基于主題聚類的用戶需求分析
3.4.1 產(chǎn)品特征向用戶需求的結(jié)構(gòu)映射
3.4.2 用戶需求要素構(gòu)成
3.4.3 用戶需求對比及分析
第4章 基于Kano模型的在線評論用戶需求分類
4.1 用戶需求要素標(biāo)準(zhǔn)化
4.1.1 智能手機(jī)用戶需求要素及說明
4.1.2 Kano分類標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)則
4.2 數(shù)據(jù)分析
4.2.1 問卷設(shè)計與收集
4.2.2 信效度檢驗
4.2.3 樣本統(tǒng)計特征描述
4.3 Kano模型的用戶需求分析
4.3.1 基于Kano模型的用戶需求分類
4.3.2 基于用戶滿意度指數(shù)的用戶需求分類
第5章 基于在線評論時間序列分析的用戶需求演變分析
5.1 時間序列分析法
5.1.1 在線評論時間序列數(shù)據(jù)抽取
5.1.2 在線評論時間片段劃分
5.1.3 時間序列分析流程框架
5.2 在線評論時間序列主題詞及共現(xiàn)關(guān)系
5.2.1 各區(qū)間高頻主題詞統(tǒng)計
5.2.2 主題詞共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建及社區(qū)劃分
5.2.3 代表性區(qū)間主題詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)
5.3 基于在線評論時間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢
5.3.1 各區(qū)間在線評論話題構(gòu)成
5.3.2 各區(qū)間在線評論用戶需求呈現(xiàn)
5.3.3 基于時間序列分析的話題動態(tài)更新
5.3.4 基于時間序列分析的用戶需求演變態(tài)勢
第6章 基于在線評論數(shù)據(jù)挖掘的用戶需求管理策略
第7章 結(jié)論
7.1 研究結(jié)論
7.2 研究創(chuàng)新點
7.3 研究局限性及未來展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介
致謝
本文編號:4010973
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