在社交媒體高速發(fā)展的今天,網(wǎng)絡(luò)上的社交文本形成了一個(gè)極具價(jià)值的文本庫,尤其是對(duì)于美妝品牌而言,中國市場(chǎng)的美妝行業(yè)近幾年正在急速擴(kuò)張,其中新模式社媒營銷起了很大的推動(dòng)作用,比起其他行業(yè),美妝行業(yè)是較早應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行社會(huì)化媒體營銷的行業(yè)之一,因此社交文本成了該行業(yè)一個(gè)很重要的信息來源。本文旨在通過分析社交媒體平臺(tái)中消費(fèi)者關(guān)于美妝品牌的真實(shí)評(píng)價(jià),提取合適的關(guān)鍵詞進(jìn)行情感分析、IPA分析及共現(xiàn)分析,使美妝品牌更加了解消費(fèi)者當(dāng)前的討論熱點(diǎn),更加了解消費(fèi)者的產(chǎn)品訴求,更加了解本品牌及競爭對(duì)手品牌的產(chǎn)品現(xiàn)狀,從而確定產(chǎn)品改進(jìn)的優(yōu)先級(jí)以及改進(jìn)的方向,為品牌的產(chǎn)品改進(jìn)、研發(fā)、預(yù)算分配等提供建議。本文主要的創(chuàng)新點(diǎn)在于以下三個(gè)方面:(一)應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)新。目前對(duì)于美妝行業(yè)的分析絕大多數(shù)是定性分析,較少涉及定量分析,尤其是針對(duì)美妝行業(yè)社交平臺(tái)的文本挖掘還處于空白階段,若忽略應(yīng)用領(lǐng)域特性盲套公式,可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤甚至荒謬的結(jié)論,本文將文本挖掘的技術(shù)運(yùn)用于美妝行業(yè),拓寬了文本挖掘技術(shù)的應(yīng)用范圍,同時(shí)為美妝行業(yè)的定量分析做出一定貢獻(xiàn);(二)多學(xué)科融合。本文在處理文本時(shí)結(jié)合了市場(chǎng)營銷學(xué)以及管理學(xué)知識(shí),通過市場(chǎng)營銷學(xué)的知...

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景及意義
        一、研究背景
        二、研究意義
    第二節(jié) 論文研究思路及創(chuàng)新點(diǎn)
        一、研究思路
        二、創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 相關(guān)理論及技術(shù)介紹
    第一節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)
        一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        二、國內(nèi)外發(fā)展趨勢(shì)
    第二節(jié) 相關(guān)理論
        一、社交媒體
        二、文本挖掘
    第三節(jié) 相關(guān)技術(shù)
        一、文本分詞
        二、關(guān)鍵詞提取
        三、情感分析
        四、IPA分析
        五、共詞分析
第三章 模型建立
    第一節(jié) 分詞
    第二節(jié) 關(guān)鍵詞提取
        一、TF-IDF模型
        二、改進(jìn)的TF-IDF模型
        三、Text Rank算法
        四、LDA主題模型
        五、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    第三節(jié) 情感分析
        一、基于情感詞典
        二、樸素貝葉斯
        三、文本分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    第四節(jié) IPA分析及共詞分析
第四章 實(shí)證分析
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)集介紹
    第二節(jié) 預(yù)處理及分詞
    第三節(jié) 關(guān)鍵詞提取
        一、定量對(duì)比
        二、定性分析
    第四節(jié) 情感分析
        一、結(jié)果展示
        二、結(jié)果分析
    第五節(jié) IPA分析及共詞分析
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡歷及在學(xué)期間發(fā)表的研究成果



本文編號(hào)：3812412