原来发表论文不容易呢，不只是看论文的质量，更重要的是要有版面费。好吧，借头条宝地，发表下我的文献综述。万一筹到足够的资金，大小论文不在话下，就可以去答辩了。
问题简介
21世纪是质量的世纪，质量决定了企业经营的成败，质量竞争力决定了国家的竞争力。随着世界经济的全球化和信息技术的迅猛发展，在国际化的竞争市场上，质量已经成为成功的最重要的因素。 [5]
为了评估产品的质量，目前市场上运用最广泛的产品检验方法，还是基于20世纪生产率的世纪提出的验收抽样, 如ANSI/ASQ Z1.4 和 Z1.9 标准中关于计数和计量抽样。 [42]
日益激烈的电子商务竞争中，消费者的声音已经能够直接地、迅速地影响了产品的销售。在这种大环境下，越来越多的客户在考虑如何寻找一个更好的抽样方案 [31] ，能够使得好的批次不被拒收，劣质批次不被接收，检验的结果能够更客观的反映产品的质量，避免和网络评价有较大的偏差，同时又能最大限度地减少抽样检验费用的基础上鼓励生产方保持过程受控。 [34] 从而使得产品的质量和产品的定位、上架直接联系，避免更大的损失。
国内外研究现状
为了了解生产产品质量的情况，有单位采用全面调查的方法的全检[2]，但是大部分组织还是基于抽样调查方法的抽样检验。[5] [17] 这是因为抽样检验能够节约费用，时效性强，在很多情况下能够得到比全面调查更准确的结果。因此，为了更客观的反映产品的质量，有从检验的流程上进行探讨，运用过程控制数据，[6] [10] [27] [28] [29] 进行统计学分析，也有从抽样方法上入手[20] [21]，还有针对抽样计划中接收质量限(AQL)的确定进行的研究。[15] [16] 统计方法在质量检验中的应用有不少，近几年主要进行的研究方案有：
1. 计量方法在质检的应用中，由仅仅提供死板数据类的传统服务转变为提供全寿命周期和全产业链服务[4] [9]，但是对数据的来源有较高的要求，最终成品的总体质量评估，涉及到多个维度的参数，运用计量方法会有困难。
2. 百分比抽样[1] [33]，使用方便，但是对保证出厂的产品质量没有很好的起到把关作用，容易使较多的不合格品流入市场，批数量越大，不合格出现概率越高，批数量越小，不合格概率出现越低 。
3. 二次抽样[1] [36] [37]，能够同时兼顾生产方和商家的利益，加上采用Bayes方法，综合考虑了抽样分险[22]，更符合 实际要求，对于可靠性较高的产品，有利于减少样本量。
4. 运用Bayes（贝叶斯）方法对产品进行质检，利用先验产品合格率，在保证与现行常规产品质量抽样检验效果相同条件下，降低了抽样样品数量。[3] [19] [39]
这些研究的很大一部分目的，是为了使得好的批次不被拒收，劣质批次不被接收，也就是控制犯第一类的错误ª和第二类错误ß。[35] [38]如设定好α、β值，确保消费者利益得到保护，[26] [32]或者是采用了根据产品或特性的检出质量水平来调整监督抽样方案[24] 。
随着大数据分析的普及，有运用算法，根据产品或特性对抽样方法进行动态选择，取出最优抽样计划；[2] [24] [40] [41] 也有利用生产过程数据进行的抽样方案设计；[7] [25] [30] 还有利用直接的客户反馈进行的优化[8] [34]。但是，这部分的应用主要还是基于生产方或者直接客户的现有数据。
伴随着电子商务的流行，不断有研究者提出了线上评论的重要性，如利用线上评论感知有用性影响因素；[11] [12] [13] [14] 或者从非结构化数据来检测新兴的可靠性问题。[18]这部分的研究，充分证明了线上评论（包括留言和星级评价）是消费者最直接的反映。
对抽样机制的灵活性需求，也有不少研究者提出了各种思路，如肖能飞扬等，在核燃料组件产品，提出了基于评价检验效率和检出质量水平的产品抽样监督 [23]。
存在的问题
21世纪也是信息技术迅速发展的时代, 网络改变了我们的生活，网络购物与我们密切相关。随着电商平台的兴起，网络购物所提供的好评机制与质量和效率联系密切。目前，大部分文献都注重于生产方的统计*运学**用，但是对于使用方的迫切需求还没有很深入的研究，使得产品的检验主要还停留在上个世纪的检验手段。来自客户端想要知道，如何利用电商平台上的购物评价数据，如利用网评数据动态调整抽样计划，有效提高检验效率，降低风险，降低检验费用，并能够获得及时的预警。这是接下来的研究可以进一步探讨的课题。
参考⽂献
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