• 基于情感演化的社会化商务用户行为研究9787559864703
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基于情感演化的社会化商务用户行为研究9787559864703

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作者曹计划著

出版社广西师范大学出版社

ISBN9787559864703

出版时间2024-03

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定价55元

货号16179647

上书时间2024-11-05

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商品描述
目录

第一章绪论

第一节研究背景和意义

第二节研究方法与技术路线

第三节本书结构安排

第四节研究创新点

第二章文献综述与理论基础

第一节社会化商务研究

一、社会化商务及特征

二、社会化商务研究现状

三、社会化商务研究述评

第二节用户行为与情感研究

一、社会化商务用户行为与情感特征

二、用户行为与情感研究现状

三、用户行为与情感研究述评

第三节研究理论基础

一、社会属性相关理论

二、消费者行为相关理论

三、消费者认知与动机相关理论

第三章社会化商务用户行为研究

第一节自我效能对用户互动的影响研究

一、理论基础与概念模型

二、研究假设

三、研究设计

四、实证分析

五、结果分析与讨论

第二节人格特质对冲动性购买的影响研究

一、理论基础与概念模型

二、研究假设

三、研究设计

四、实证分析

五、结果分析与讨论

第三节本章研究结论与启示

第四章社会化商务用户情感识别与演化

第一节基于词频统计的用户情感识别

第二节用户情感演化研究

一、研究假设

二、研究设计

三、词频统计分析结果与讨论

四、相关分析结果与讨论

五、回归分析结果与讨论

第三节本章研究结论与启示

第五章社会化商务用户需求挖掘与产品优化

第一节文本分析方法

第二节模型构建

一、数据收集及预处理

二、短文本提取

三、词向量训练

四、模型训练和测试

五、产品特征聚类

第三节基于文本评论的产品优化分析

一、实验数据收集

二、数据分析134

三、用户情感二元logistic回归分析

四、实验结果与讨论

第四节本章研究结论与启示

第六章研究总结和展望

第一节研究结论

第二节理论贡献

参考文献

附录

附录A图表清单

附录B〈直播商务环境下自我效能与感知价值对顾客参与的影响研究)调查问卷181

附录C〈社会化商务背景下用户人格特质对冲动性购买的影响研究》调查问卷187

附录D《〈用户文本评论的短文本提取》的Python程序代码191



内容摘要

第二节研究方法与技术路线

本书重点研究社会化商务背景下用户行为与情感演化问题。主要内容涵盖用户行为、用户情感识别与演化、用户需求挖掘与产品优化等三个主题,主要采用基于问卷调查的实证研究、基于用户评论的文本挖掘等研究方法。本书研究技术路线如图1.3所示。

首先,通过文献研究和实际调研,确定研究主题并进行研究方案设计。社会化商务实践发展迅猛,商务平台和应用层出不穷。然而,相关理论研究相对滞后,跟不上商务实践发展的步伐。因此,本书梳理了现有文献并进行实际调研,确定研究问题与研究方案,运用社会化商务平台样本数据展开分析,探究社会化商务背景下用户行为与情感演化的核心问题。

其次,确定研究目标和研究框架。拟从三个方面对社会化商务背景下的用户行为与情感演化问题进行研究。一是社会化商务用户行为研究,包括用户互动行为和用户购买行为。主要研究特殊环境下的自我效能对用户互动的影响机制,以及大五人格对用户冲动性购买作用机理。二是用户情感识别与演化研究,包括对用户情感有效识别与探究用户情感演化规律等。三是用户需求挖掘与产品优化,采用社会化商务用户评论数据,挖掘用户偏好和需求,进而提出产品改进的意见和建议。

再次,针对不同的研究主题开展研究。本书共有三个主题即用户行为、用户情感识别与演化、用户需求挖掘与产品优化等,分别对应第三章、第四章与第五章内容。第三章,用户行为研究。运用实证研究方法,分析自我效能及特殊环境下的自我效能对用户互动的影响机制,以及不同人格特质对用户冲动性购买的作用机理。第四章,用户情感识别与演化。采用文本挖掘方法对用户情感强度与情感倾向进行有效识别,总结不同强度的用户情感随时间演化的规律。第五章,用户需求挖掘与产品优化。基于文本挖掘方法,采用深度学习、词向量转换、关键词聚类和特征词提取等技术,引人长短期记忆神经网络LSTM深度学习模型,构建用户在线评论的短文本特征聚类情感分析模型(SFSM),得出用户积极情感指数和用户消极情感指数,挖掘社会化商务用户偏好与需求,并提出产品特征改进与优化的意见和建议。

最后,对本书研究内容进行总结和展望。包括研究结论,理论贡献以及管理启示,研究不足与展望等。

……



精彩内容

本书针对社会化商务背景下的用户行为与情感问题, 基于社会学、心理学以及消费者行为学等相关理论, 采用实证研究、文本挖掘等方法, 研究用户行为、用户情感识别与演化、用户需求挖掘与产品优化等问题, 揭示用户行为逻辑与情感演化规律。



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