基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务要素配置方法研究是一个新兴的且值得关注的课题，其在现实中具有广泛的应用背景。本书旨在通过对现实中大量基于在线评论的管理决策分析问题的总结与归纳，以及对国内外相关研究成果的综合分析，建立系统且科学的基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务要素配置的研究框架，并针对研究框架中的具体问题提出相应的决策方法。此外，本书通过分析典型的应用案例，确保所提出方法的合理性、科学性和实用性。本书的主要研究成果：（1）提出了面向服务属性的在线评论多粒度情感分类方法；（2）提出了基于在线评论的服务属性Kano分类方法；（3）提出了基于在线评论的服务属性IPA分类方法；（4）提出了基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置方法。本书可以为相关研究提供理论与方法层面的参考，对解决现实中基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务要素优化配置问题具有重要的现实意义。

毕建武，东北大学管理科学与工程专业博士，现为南开大学旅游与服务学院副教授、博士生导师、南开大学百名青年学科带头人，研究方向：大数据与决策分析、旅游需求预测、智能决策等。在Tourism Management，Annals of Tourism Research等学术期刊发表论文30余篇，包括SCI/SSCI论文20余篇。主持国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目、教育部人文社会科学研究项目等多项。

第一章 绪论
第一节 研究背景
一 有关服务的在线评论近年来大量涌现
二 有关服务的在线评论蕴含着大量有价值的信息
三 研究的必要性
第二节 问题的提出
一 面向服务属性的在线评论多粒度情感分类
二 基于在线评论的服务属性Kano分类
三 基于在线评论的服务属性IPA分类
四 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置
第三节 研究目的与研究意义
一 研究目的
二 研究意义
第四节 研究内容、研究思路与研究方案
一 研究内容
二 研究思路
三 研究方案
第五节 章节安排
第六节 创新性工作说明
第七节 符号及用语说明
第二章 相关研究文献综述
第一节 文献检索情况概述
一 相关文献检索范围分析
二 相关文献检索情况分析
三 学术趋势分析
第二节 关于在线评论的情感分析方法的研究
一 基于情感词汇集合的情感分析方法
二 基于机器学习的情感分析方法
第三节 关于基于在线评论的管理决策分析方面的研究
一 基于在线评论的产品排序研究
二 基于在线评论的产品推荐方法研究
三 基于在线评论的消费者满意度测量研究
四 基于在线评论的产品缺点识别及改进研究
五 基于在线评论的市场分析研究
第四节 对已有研究的贡献与不足的总结
一 主要贡献
二 不足之处
三 研究启示
第五节 本章小结
第三章 相关概念界定及研究框架
第一节 在线评论的相关概念界定
一 在线评论的概念与特征
二 在线评论的情感倾向与情感强度
第二节 服务属性的相关概念界定
一 服务属性
二 服务要素
三 服务属性的表现及重要性
四 服务属性的Kano分类
五 服务属性的IPA分类
第三节 理论基础
一 双因素理论
二 前景理论
第四节 基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务
要素配置方法的研究框架
一 研究框架
二 研究框架的有关说明
第五节 本章小结
第四章 面向服务属性的在线评论多粒度情感分类方法
第一节 研究问题的背景与描述
第二节 基于在线评论的服务属性的提取
第三节 多粒度情感分类中特征选择和机器学习算法有效性比较研究
一 多粒度情感分类框架及相关算法描述
二 实验设计
三 实验结果分析
第四节 基于改进OVO策略和SVM的多粒度情感分类方法
一 基于改进OVO策略和SVM的多粒度情感分类方法的框架
二 基于BOW模型和IG算法的文本结构化表示
三 基于改进OVO策略和SVM的文本情感类别确定
四 实验设计
五 实验结果分析
第五节 本章小结
第五章 基于在线评论的服务属性Kano分类方法
第一节 研究问题的背景与描述
第二节 基于在线评论的服务属性Kano分类方法的框架
第三节 基于在线评论的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服务属性的提取
二 基于SVM的服务属性的情感倾向的识别
第四节 顾客对服务属性的情感对整体满意度影响的测量
第五节 服务属性Kano分类
第六节 实例分析
一 实验数据
二 基于在线评论的有用信息的挖掘
三 测量顾客对属性的情感对顾客满意度的影响
四 属性的Kano分类
五 结果比较分析
第七节 本章小结
第六章 基于在线评论的服务属性IPA分类方法
第一节 研究问题的背景与描述
第二节 基于在线评论的服务属性IPA分类方法的框架
第三节 基于在线评论的有用信息的挖掘
一 基于LDA的服务属性的提取
二 基于在线评论的服务属性的情感强度的确定
第四节 服务属性表现和重要性的评估
一 服务属性表现的评估
二 服务属性重要性的评估
第五节 基于服务属性表现和重要性的IPA图的构建
一 标准IPA（SIPA）图的构建
二 竞争性IPA（CIPA）图的构建
三 动态IPA（DIPA）图的构建
四 动态竞争性IPA（DCIPA）图的构建
第六节 实例分析
一 实验数据
二 基于在线评论的有用信息的挖掘
三 服务属性表现和重要性的评估
四 构建IPA图
第七节 本章小结
第七章 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置方法
第一节 研究问题的实际背景
第二节 问题描述与研究框架
一 问题描述
二 研究框架
第三节 服务要素对服务属性的满足程度的估计
一 服务要素的确定
二 服务要素针对属性的满足程度的估计
第四节 基于Kano分类和IPA分类结果的服务要素优化配置模型
一 不考虑竞争者情形的服务要素优化配置模型的构建与求解
二 考虑竞争者情形的服务要素优化配置模型的构建与求解
第五节 实例分析：酒店服务要素优化配置
一 实验数据
二 酒店属性的Kano分类和IPA分类
三 服务要素针对酒店属性的满