融合用户活跃度与评论情感的社会化电商意见领袖识别研究

目录

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的与意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 社会化电子商务研究现状

1.3.2 意见领袖的研究现状

1.3.3 研究现状评述

1.4 研究内容与方法

1.4.1 研究内容

1.4.2 技术路线

第2章 相关理论基础

2.1 社会化电子商务

2.1.1 社会化电子商务的发展

2.1.2 社会化电子商务的分类

2.1.3 社会化电子商务的特点

2.1.4 社会化电子商务的意见领袖

2.2 社会网络

2.2.1 复杂网络

2.2.2 在线社会网络

2.2.3 社会网络分析

2.3 文本情感分析

2.3.1 情感分析一般过程

2.3.2 基于语义的文本情感倾向性分析

2.3.3 基于机器学习的文本情感倾向性分析

第3章 基于ActivityRank算法的用户活跃度预排序

3.1 节点影响力

3.2 PageRank算法

3.3 基于社会化电商用户行为特征的ActivityRank算法改进

3.3.1 创造性系数

3.3.2 互动性系数

3.3.3 认可度系数

3.4 ActivityRank算法构建和实现

第4章 基于情感词典的意见领袖评论情感分析

4.1 情感极性分析方法

4.2 情感词典构建

4.2.1 评论分词及词性标注

4.2.2 情感词典构建流程

4.3 基于情感词典的情感极性计算

4.3.1 情感极性短语的情感极性计算

4.3.2 句子级和篇章级情感极性计算

4.4 意见领袖评论情感极性值计算

第5章 意见领袖识别模型构建与验证

5.1 意见领袖识别模型构建

5.2 数据收集与预处理

5.2.1 平台选取

5.2.2 数据爬取与预处理

5.3 意见领袖识别模型验证

5.3.1 用户活跃度预排序

5.3.2 评论数据爬取

5.3.3 评论情感极性值计算

5.4 结果分析

5.4.1 ActivityRank算法与PageRank算法排序对比

5.4.2 预排序与终排序对比

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 创新点

6.3 不足与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

附录