本文關鍵詞：面向推薦內容呈現位置的網頁布局及區(qū)域權重研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為應對互聯網中信息過載問題以及滿足互聯網用戶個性化需求的增長,網頁個性化推薦技術應運而生。當今電子商務行業(yè)已經從傳統(tǒng)的“商家有什么,就提供給消費者什么”的模式逐漸轉變?yōu)椤跋M者需要什么,商家就提供什么”的模式,個性化推薦技術作為新時代下推動電子商務行業(yè)持續(xù)發(fā)展的新動力,得到了極大的發(fā)展與普及。個性化推薦的內容形態(tài)復雜,可能是文字、圖片、視頻等多種承載形式,也可能是靜態(tài),動態(tài),動態(tài)靜態(tài)相結合的表現形式。而網頁作為個性化推薦技術的媒體平臺,個性化推薦內容在網頁上的合理布局是影響用戶瀏覽點擊并做出反饋以及用戶在電子商務網站后期購買商品的重要因素。在推薦內容相同的情況下,什么樣的網頁布局更能吸引用戶,更能提高推薦成功率,這引起了越來越多人的關注�？茖W清晰的網頁布局,不僅能夠使用戶快速便捷的瀏覽網站,提高潛在用戶的交易成功率,也能夠給用戶在瀏覽網站過程中帶來極佳的用戶體驗,培養(yǎng)用戶對網站的忠誠度,創(chuàng)造出區(qū)別于競爭對手的差異化優(yōu)勢,只有將推薦內容與網頁結構特點完美結合的網頁才是科學合理的布局,也只有這樣才會受到用戶的持續(xù)青睞。本文在研究過程中,牢牢抓住權重化思想并將其貫穿始終,在已有的各種研究的基礎之上,結合不同學科之間的理論知識,充分考慮到影響權重值的各種因素并將其體現在權重之中。本文旨在通過將權重與網頁設計布局相結合,首先將網頁塊狀化,改變以往對于網頁的研究都是以網頁本身作為基本單位,將網頁中的內容塊作為在研究中最小的處理單元,基于網頁功能并利用機器學習的方法實現對網頁的自動化分類。在網頁分類基礎之上,結合心理學知識和數學知識為各個內容塊賦予權重。這個權重值是內容塊面積以及內容塊位置共同決定,最后將每個內容塊的權重值作為網頁布局的量化指標,為個性化推薦內容在網頁上的合理布局提出一套科學的依據。本文中提出的方法,如果與性能優(yōu)良的推薦算法相互結合組成一套網頁自動化推薦系統(tǒng),那么將會取得很高的推薦成功率,同時本文也為個性化推薦和網頁設計兩個學科架起了溝通的橋梁,為相關研究奠定了基礎,也指明了進一步研究的方向。
【關鍵詞】：個性化推薦 網頁類型 網頁布局 權重
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092;F724.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-19
• 1.1 選題背景和研究意義12-14
• 1.1.1 選題背景12-13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 主要研究內容14-16
• 1.2.1 研究目標14-15
• 1.2.2 研究內容15-16
• 1.3 研究方法和主要創(chuàng)新點16-19
• 1.3.1 研究方法16-17
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點17-19
• 2 相關理論介紹及研究現狀19-27
• 2.1 個性化推薦19-22
• 2.1.1 個性化推薦的概念19
• 2.1.2 個性化推薦的特點19-20
• 2.1.3 國內外個性化推薦研究現狀20-22
• 2.2 網頁分類22-25
• 2.2.1 網頁分類的概念22
• 2.2.2 網頁分類的實際應用22-23
• 2.2.3 國內外網頁分類研究現狀23-25
• 2.3 網頁布局25-27
• 2.3.1 網頁布局的概念25
• 2.3.2 網頁布局的意義25-26
• 2.3.3 國內外網頁分類研究現狀26-27
• 3 網頁類型的區(qū)分27-40
• 3.1 網頁內容塊的定義27
• 3.2 網頁特征項的選取27-28
• 3.3 依靠特征值確定網頁類型28-40
• 3.3.1 網頁降噪處理30-33
• 3.3.2 構造網頁自動分類器33-36
• 3.3.3 分類器性能評估36-40
• 4 網頁內容塊面積權重和位置權重40-48
• 4.1 網頁內容塊面積權重40-43
• 4.1.1 費茨法則40
• 4.1.2 網頁內容塊面積權重40-43
• 4.2 網頁內容塊位置權重43-46
• 4.2.1 尼爾森模型43-45
• 4.2.2 網頁內容塊位置權重45-46
• 4.3 影響網頁區(qū)域權重的因素46-48
• 5 網頁區(qū)域的總權重48-51
• 5.1 總權重的構成48
• 5.2 歸一化方法處理48-49
• 5.3 確定系數49-51
• 6 結束語51-52
• 6.1 對本文的總結51
• 6.2 研究不足以及展望51-52
• 參考文獻52-55
• 攻讀學位期間參加的科研項目和發(fā)表的學術論文55-56
• 致謝56

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前5條

1 劉葉青;劉三陽;谷明濤;;一種改進的支持向量機增量學習算法[J];計算機工程與應用;2008年10期

2 馮和龍;夏勝平;;基于RSOM-Bayes的網頁分類方法[J];計算機工程;2008年13期

3 張苗苗;楊瑜;;商業(yè)網站個性化推薦現狀及對策分析[J];情報探索;2012年02期

4 鄧勇;淺談網頁設計的布局及原理[J];渝西學院學報(自然科學版);2004年03期

5 龐寧;;基于網頁特征的特征詞提取技術[J];西南民族大學學報(自然科學版);2014年01期

  本文關鍵詞：面向推薦內容呈現位置的網頁布局及區(qū)域權重研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：348457