敏捷供应链中的客户知识管理 产品评论视角PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1敏捷供应链概述 3

1.1.1敏捷供应链的特点 3

1.1.2国内外敏捷供应链的研究现状 6

1.2客户知识管理概述 13

1.3评论挖掘概述 19

1.4基于评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理研究的意义和方法 24

1.4.1基于评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理研究的意义 24

1.4.2基于评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理的研究方法 28

第2章 基于产品评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理体系构建 29

2.1敏捷供应链中的客户知识管理 31

2.1.1客户知识和敏捷供应链 31

2.1.2敏捷供应链中的客户知识管理流程 33

2.2产品评论挖掘对敏捷供应链客户知识管理的重要性 35

2.3基于评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理体系构建过程分析 37

2.3.1知识资源层 38

2.3.2知识产生层 40

2.3.3知识应用层 41

2.4本章小结 44

第3章 结合概念树的产品评论数据预处理方法 47

3.1产品评论挖掘中的数据预处理概述 49

3.1.1数据挖掘的数据预处理 49

3.1.2产品评论数据的特点分析 52

3.1.3产品评论数据预处理研究框架 54

3.2产品评价概念树的构建 56

3.2.1产品评价概念树的定义 57

3.2.2产品评价概念树的构建方法 57

3.2.3产品参数中概念的提取 59

3.2.4客户服务中概念的提取 60

3.2.5评论数据中概念的提取 61

3.3产品评价特征库的构建 65

3.3.1产品评价特征库的定义 65

3.3.2产品评价概念树到产品评价特征库的转换规则 65

3.4产品评论特征词到产品评价特征库的映射 67

3.4.1映射前数据清理 67

3.4.2映射算法 68

3.5实例分析 69

3.5.1建立产品评价概念树 69

3.5.2建立产品评价特征库 77

3.6本章小结 80

第4章 产品评论挖掘中提取产品的客户关注特征方法 81

4.1产品的客户关注特征提取方法研究框架 83

4.2关联规则中的Apriori算法基本原理 85

4.2.1关联规则的相关概念 85

4.2.2 Apriori算法基本原理 86

4.3基于MA Apriori算法挖掘产品的客户关注特征 88

4.3.1基于数据预处理中的MA算法创建关联规则的事务文件 88

4.3.2采用Apriori算法提取频繁规则项 89

4.3.3频繁规则项转换为产品的客户关注特征 89

4.4产品的客户关注特征对敏捷供应链的影响分析 90

4.5实例分析 92

4.5.1创建关联规则事务文件 93

4.5.2 Apriori算法提取频繁规则项 94

4.5.3客户关注特征 94

4.6本章小结 97

第5章 客户关注特征的评价倾向性研究 99

5.1客户关注特征的评价倾向性研究方法概述 101

5.1.1评论观点的定义 101

5.1.2评论观点抽取方法 102

5.1.3评论观点的极性及强度判断方法 104

5.1.4性能评估方法 109

5.1.5客户关注特征的评价倾向性研究框架 110

5.2产品领域情感词典的建立 112

5.3特征观点组的提取 112

5.4观点程度获取 116

5.5复杂语义倾向性计算方法 117

5.6实例分析 119

5.6.1情感词典及程度副词表结构 119

5.6.2性能评估 119

5.6.3特征评价倾向计算结果 121

5.7本章小结 122

第6章 基于评论挖掘的敏捷供应链产品评价和推荐系统 123

6.1问题的提出 125

6.2产品评价的信息检索 126

6.2.1评论挖掘的结果显示研究现状 126

6.2.2产品特征评价的分层计算 127

6.2.3产品评价信息检索功能 128

6.3潜在客户的产品推荐 129

6.3.1产品推荐方法概述 129

6.3.2评论数据的稀疏性问题 132

6.3.3特征相似度计算 133

6.3.4基于特征相似度的产品推荐算法（CS-HR） 137

6.4系统实现 139

6.4.1系统数据管理 140

6.4.2产品评价的分层检索 144

6.4.3产品推荐 147

6.5本章小结 149

第7章 结语 151

7.1成果应用启示 153

7.2展望 154

附录A特征表 155

附录B标准词_同义词 161

参考文献 165