前言

在競爭日趨激烈、市場需求復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)時代，知識正在逐漸取代金融資本和自然資源，成為企業(yè)最重要的生產(chǎn)要素。同時，結(jié)合制造業(yè)的敏捷制造概念與供應(yīng)鏈管理思想而形成的敏捷供應(yīng)鏈，更強調(diào)對市場變化以及用戶多樣化需求的快速響應(yīng)能力，其核心能力正是供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)在長期的發(fā)展與實踐中對客戶知識的學(xué)習(xí)和積累。

據(jù)2011年《麥肯錫中國消費者調(diào)查報告》（以下簡稱《報告》）顯示，中國的網(wǎng)民數(shù)量正在不斷上升，被訪網(wǎng)民的比例從2009年的46%上升到2010年的52%，再到2011年的58%。在對企業(yè)的啟示中，《報告》給出了中國企業(yè)需發(fā)展的營銷能力：要求企業(yè)掌握情報收集工具的應(yīng)用，分析消費者的線上言行。“傾聽”網(wǎng)上交談，深入了解消費者對產(chǎn)品和品牌的選擇、購買因素及背后動因。通過特色網(wǎng)站與消費者建立情感聯(lián)結(jié)，因為中國消費者更熱衷于制造輿論、瀏覽其他用戶的評價。而許多企業(yè)卻把更多的注意力放在了線下銷售及分銷，對線上銷售并未太多關(guān)注，這種情形亟待改變。盡管不同種類的產(chǎn)品發(fā)展電子商務(wù)的進度有差異，但是那些沒有互聯(lián)網(wǎng)銷售渠道的企業(yè)很快將發(fā)現(xiàn)自己的劣勢。企業(yè)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)營銷的途徑很多，可以選擇建立自己的銷售網(wǎng)站，也可以借助其他互聯(lián)網(wǎng)銷售平臺來推銷產(chǎn)品。

網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)品評論的數(shù)量極為龐大，有些熱門商品可能包含成千上萬條的評論，而且有些評論可能內(nèi)容很長，但是其中用戶自身的觀點只占小部分。如果人工對產(chǎn)品評論進行分析和處理，將是一件非常煩瑣和耗時的任務(wù)，而且很難獲取全部產(chǎn)品評論中的有用信息。因此，需要提供一種有效的方法能自動或半自動地對產(chǎn)品評論進行分析和處理，挖掘出對用戶和廠商有用的信息。近年來，以獲取產(chǎn)品評論中有用信息為目標的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——評論挖掘吸引了越來越多學(xué)者的關(guān)注。

海量的客戶評論中包含用戶對產(chǎn)品的性能或功能等方面持有的正面或反面態(tài)度。生產(chǎn)廠商和用戶通過分析產(chǎn)品評論，可以獲得大量有用信息。生產(chǎn)廠商不僅可以了解用戶對產(chǎn)品已提供性能的評價，還可以了解用戶的需求，找出用戶最感興趣和最希望提供的功能，從而改進產(chǎn)品。用戶購買產(chǎn)品之前，可通過其他用戶的購買和使用體驗，了解該產(chǎn)品各方面的性能，還可以對同類型的產(chǎn)品按性能進行對比，從而合理地購買產(chǎn)品。通過在線評論中客戶知識的挖掘管理，企業(yè)能以廉價的成本獲取客戶較為全面的對商品的使用體會及對其服務(wù)的感受，并通過綜合產(chǎn)品各方面評價意見，把顧客當作一種重要的知識源納入市場預(yù)測、新產(chǎn)品開發(fā)和客戶服務(wù)諸領(lǐng)域，實現(xiàn)對產(chǎn)品和服務(wù)的優(yōu)化，創(chuàng)造更大的顧客價值。這一過程能使企業(yè)在獲取知識資源和培育持續(xù)競爭優(yōu)勢方面達到事半功倍的效果。

本書從評論挖掘視角，詳細闡述了敏捷供應(yīng)鏈中客戶知識管理體系的構(gòu)建過程。在此基礎(chǔ)上，首先，針對目前產(chǎn)品評論挖掘的無層次性問題，提出結(jié)合概念樹的產(chǎn)品評論數(shù)據(jù)預(yù)處理方法；其次，基于關(guān)聯(lián)規(guī)則實現(xiàn)了產(chǎn)品的客戶關(guān)注特征的提取，并通過研究現(xiàn)有的評論觀點抽取方法和極性及強度判斷方法，給出了特征評價傾向的計算方法；最后，設(shè)計并開發(fā)了基于評論挖掘的敏捷供應(yīng)鏈產(chǎn)品評價和推薦系統(tǒng)，主要功能為產(chǎn)品評價信息檢索和特征級的產(chǎn)品推薦。

本書提出的一些新算法解決了敏捷供應(yīng)鏈客戶知識管理中關(guān)于評論挖掘的關(guān)鍵問題，這些研究成果的推廣和應(yīng)用，將幫助企業(yè)和潛在客戶更便捷地獲取產(chǎn)品的在線反饋信息，從而快速完成商品交易過程及改進產(chǎn)品性能或服務(wù)。這將為評論挖掘在敏捷供應(yīng)鏈客戶知識管理中的應(yīng)用提供方法指導(dǎo)，也將為開發(fā)企業(yè)相應(yīng)信息系統(tǒng)提供重要的技術(shù)參考。

本書的研究工作得到了眾多師長、同學(xué)和親朋好友的指導(dǎo)和支持，感謝大家的無私幫助。感謝出版社同仁為本書出版付出的辛勤勞動。此外，本書的出版得到了北京科技大學(xué)科研基金和北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟管理學(xué)院專著出版計劃的支持，特此向支持和關(guān)心本書出版的單位和個人表示衷心的感謝。

由于本書提出的基于評論挖掘的敏捷供應(yīng)鏈客戶知識管理是一個嶄新的研究領(lǐng)域，再加上著者水平所限，書中的錯誤和缺點在所難免，懇請廣大讀者不吝賜教。