前言

在竞争日趋激烈、市场需求复杂多变的网络时代，知识正在逐渐取代金融资本和自然资源，成为企业最重要的生产要素。同时，结合制造业的敏捷制造概念与供应链管理思想而形成的敏捷供应链，更强调对市场变化以及用户多样化需求的快速响应能力，其核心能力正是供应链中的核心企业在长期的发展与实践中对客户知识的学习和积累。

据2011年《麦肯锡中国消费者调查报告》（以下简称《报告》）显示，中国的网民数量正在不断上升，被访网民的比例从2009年的46%上升到2010年的52%，再到2011年的58%。在对企业的启示中，《报告》给出了中国企业需发展的营销能力：要求企业掌握情报收集工具的应用，分析消费者的线上言行。“倾听”网上交谈，深入了解消费者对产品和品牌的选择、购买因素及背后动因。通过特色网站与消费者建立情感联结，因为中国消费者更热衷于制造舆论、浏览其他用户的评价。而许多企业却把更多的注意力放在了线下销售及分销，对线上销售并未太多关注，这种情形亟待改变。尽管不同种类的产品发展电子商务的进度有差异，但是那些没有互联网销售渠道的企业很快将发现自己的劣势。企业实现网络营销的途径很多，可以选择建立自己的销售网站，也可以借助其他互联网销售平台来推销产品。

网络上产品评论的数量极为庞大，有些热门商品可能包含成千上万条的评论，而且有些评论可能内容很长，但是其中用户自身的观点只占小部分。如果人工对产品评论进行分析和处理，将是一件非常烦琐和耗时的任务，而且很难获取全部产品评论中的有用信息。因此，需要提供一种有效的方法能自动或半自动地对产品评论进行分析和处理，挖掘出对用户和厂商有用的信息。近年来，以获取产品评论中有用信息为目标的非结构化数据挖掘技术——评论挖掘吸引了越来越多学者的关注。

海量的客户评论中包含用户对产品的性能或功能等方面持有的正面或反面态度。生产厂商和用户通过分析产品评论，可以获得大量有用信息。生产厂商不仅可以了解用户对产品已提供性能的评价，还可以了解用户的需求，找出用户最感兴趣和最希望提供的功能，从而改进产品。用户购买产品之前，可通过其他用户的购买和使用体验，了解该产品各方面的性能，还可以对同类型的产品按性能进行对比，从而合理地购买产品。通过在线评论中客户知识的挖掘管理，企业能以廉价的成本获取客户较为全面的对商品的使用体会及对其服务的感受，并通过综合产品各方面评价意见，把顾客当作一种重要的知识源纳入市场预测、新产品开发和客户服务诸领域，实现对产品和服务的优化，创造更大的顾客价值。这一过程能使企业在获取知识资源和培育持续竞争优势方面达到事半功倍的效果。

本书从评论挖掘视角，详细阐述了敏捷供应链中客户知识管理体系的构建过程。在此基础上，首先，针对目前产品评论挖掘的无层次性问题，提出结合概念树的产品评论数据预处理方法；其次，基于关联规则实现了产品的客户关注特征的提取，并通过研究现有的评论观点抽取方法和极性及强度判断方法，给出了特征评价倾向的计算方法；最后，设计并开发了基于评论挖掘的敏捷供应链产品评价和推荐系统，主要功能为产品评价信息检索和特征级的产品推荐。

本书提出的一些新算法解决了敏捷供应链客户知识管理中关于评论挖掘的关键问题，这些研究成果的推广和应用，将帮助企业和潜在客户更便捷地获取产品的在线反馈信息，从而快速完成商品交易过程及改进产品性能或服务。这将为评论挖掘在敏捷供应链客户知识管理中的应用提供方法指导，也将为开发企业相应信息系统提供重要的技术参考。

本书的研究工作得到了众多师长、同学和亲朋好友的指导和支持，感谢大家的无私帮助。感谢出版社同仁为本书出版付出的辛勤劳动。此外，本书的出版得到了北京科技大学科研基金和北京科技大学东凌经济管理学院专著出版计划的支持，特此向支持和关心本书出版的单位和个人表示衷心的感谢。

由于本书提出的基于评论挖掘的敏捷供应链客户知识管理是一个崭新的研究领域，再加上著者水平所限，书中的错误和缺点在所难免，恳请广大读者不吝赐教。