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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