本文關(guān)鍵詞：基于移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺的智能推薦體系應(yīng)用研究

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【摘要】：移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,更加適應(yīng)現(xiàn)在高節(jié)奏快速移動的生活。通過移動互聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)品,并由用戶不斷接受和喜愛的閱讀方式已經(jīng)逐漸走入我們的生活之中�；谝苿踊ヂ�(lián)網(wǎng)的閱讀平臺也如雨后春筍般不斷出現(xiàn)。面對這些挑戰(zhàn)和問題,首先定義了研究的對象是基于移動互聯(lián)網(wǎng)的的媒介和終端,用戶處于在線狀態(tài)下選擇內(nèi)容并閱讀的過程中,將基于大數(shù)據(jù)理論的智能推薦作為一種推薦服務(wù),作為虛擬的銷售顧問向用戶以特定形式(實時推薦、個性化頁面、關(guān)聯(lián)推薦)等,提供用戶個性化的信息推薦,引導(dǎo)用戶購買決策的服務(wù)。在研究中發(fā)現(xiàn),雖然目前主流的移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺普遍有有試讀和商品評論等體驗功能,但是移動互聯(lián)網(wǎng)用戶在購買之前很難通過觀察和體驗評估虛擬商品形式的數(shù)字內(nèi)容質(zhì)量,并且在移動互聯(lián)網(wǎng)購物很難模擬現(xiàn)實中市場購物的導(dǎo)購溝通。在這種有別于傳統(tǒng)書店模式和電子商務(wù)模式的數(shù)字內(nèi)容營銷如何進(jìn)行智能推薦提高用戶的購買欲望和忠誠度成為了大家重點關(guān)注研究的問題。本文通過理論和文獻(xiàn)研究的方法研究了移動互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為特征。在Howard-Sheth模式的消費者行為研究基礎(chǔ)上進(jìn)行展開。提出結(jié)合大數(shù)據(jù)理論的智能推薦體系設(shè)計,針對移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺智能推薦服務(wù)產(chǎn)生的問題和調(diào)整,通過案例分析和歸納的方法對手機閱讀的具體業(yè)務(wù)進(jìn)行分析,確定智能推薦系統(tǒng)的優(yōu)化需求,明確將實時推薦和個性化推薦為主要系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)。通過這些需求進(jìn)行具體的智能推薦體系總和分架構(gòu)設(shè)計,并且在架構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上進(jìn)行八個創(chuàng)新的核心功能設(shè)計。以定量分析的方法了解影響用戶接受智能推薦的具體因素,并對這些影響因素進(jìn)行進(jìn)一步的分析,以了解用戶的智能推薦接受實時推薦功能和個性化推薦功能的偏好,同時研究中也發(fā)現(xiàn)對于傳統(tǒng)的人工編輯頁面推薦和基于關(guān)聯(lián)分析算法的推薦存在一定的抗拒。最后本文根據(jù)當(dāng)前大數(shù)據(jù)主流硬件和軟件的發(fā)展,結(jié)合移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺的特點,設(shè)計了創(chuàng)新的智能推薦體系,具備了實時行、個性化、全流程服務(wù)等特點的全新智能推薦體系。對于一般的數(shù)字型內(nèi)容商品銷售平臺有一定的參考和借鑒意義。同時探索性提出針對數(shù)字內(nèi)容作為智能推薦效果分析主要對象的方法,以定量分析的方法研究智能推薦對于數(shù)字內(nèi)容整體推薦的效果,并最終形成一套較為完整的應(yīng)用研究方案。
【關(guān)鍵詞】：移動互聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 智能推薦 數(shù)字閱讀
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3;G230.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題背景8-9
• 1.2 研究意義9-10
• 1.3 研究的內(nèi)容和框架10-11
• 1.4 研究方法11-12
• 第二章 理論研究及應(yīng)用12-31
• 2.1 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺相關(guān)理論研究12-21
• 2.1.1 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀概念12-14
• 2.1.2 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀特點14-15
• 2.1.3 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺概念15-16
• 2.1.4 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺特點16-18
• 2.1.5 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺消費行為特征18-20
• 2.1.6 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺面臨的挑戰(zhàn)20-21
• 2.2 大數(shù)據(jù)和智能推薦理論及發(fā)展趨勢21-30
• 2.2.1 大數(shù)據(jù)的理論概念21-22
• 2.2.2 大數(shù)據(jù)的五大特點22-24
• 2.2.3 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展24-25
• 2.2.4 大數(shù)據(jù)對營銷的影響25-28
• 2.2.5 智能推薦的定義和分類28-29
• 2.2.6 智能推薦面臨的挑戰(zhàn)29-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 智能推薦體系需求分析31-46
• 3.1 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺智能推薦體系31-36
• 3.1.1 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺的推薦體系31
• 3.1.2 手機閱讀的推薦體系31-34
• 3.1.3 移動互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺推薦面臨的挑戰(zhàn)34-36
• 3.2 手機閱讀消費者行為模式研究36-41
• 3.2.1 消費者行為研究36-40
• 3.2.2 手機閱讀消費者三種主要購買模式40
• 3.2.3 手機閱讀購買模式的比較分析40-41
• 3.3 手機閱讀用戶購買購買決策研究41-44
• 3.3.1 手機閱讀用戶購買的主要流程41-42
• 3.3.2 智能推薦對移動互聯(lián)網(wǎng)用戶購買決策影響42-43
• 3.3.3 影響用戶獲得推薦的因素分析方法43
• 3.3.4 影響用戶獲得推薦主要因素43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 智能推薦系統(tǒng)實現(xiàn)方案46-57
• 4.1 智能推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計46-52
• 4.1.1 智能推薦系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計目標(biāo)46-47
• 4.1.2 智能推薦系統(tǒng)整體業(yè)務(wù)架構(gòu)47-49
• 4.1.3 智能推薦系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理架構(gòu)49-50
• 4.1.4 智能推薦系統(tǒng)流式計算平臺架構(gòu)50
• 4.1.5 智能推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)平臺架構(gòu)50-52
• 4.1.6 智能推薦系統(tǒng)對外數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)52
• 4.1.7 智能推薦系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)52
• 4.2 智能推薦系統(tǒng)核心能力設(shè)計52-56
• 4.2.1 新用戶冷啟動智能推薦53
• 4.2.2 個性化智能推薦設(shè)置53
• 4.2.3 用戶行為實時智能推薦53-54
• 4.2.4 用戶評論智能推薦54
• 4.2.5 搜索結(jié)果智能拓展54-55
• 4.2.6 實時場景智能調(diào)整55
• 4.2.7 圖書個性標(biāo)簽應(yīng)用55
• 4.2.8 圖書介紹文本挖掘55-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 第五章 智能推薦體系效果研究57-63
• 5.1 智能推薦體系實證模型假設(shè)58
• 5.2 智能推薦體系數(shù)據(jù)收集和變量定義58-60
• 5.3 研究方法及實證模型60
• 5.4 實證結(jié)果分析60-62
• 5.4.1 描述性統(tǒng)計分析60
• 5.4.2 因子分析60-61
• 5.4.3 多重回歸分析61-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-66
• 6.1 研究的主要結(jié)論和貢獻(xiàn)63-64
• 6.2 研究對實際工作的啟示64
• 6.3 研究的局限與未來的展望64-66
• 致謝66-68
• 參考文獻(xiàn)68-69
• 圖表目錄69

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：988362