本文選題：海量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù) + 用戶(hù)偏好��； 參考：《云南大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：用戶(hù)對(duì)商品和信息服務(wù)的評(píng)價(jià)包括評(píng)論和評(píng)分,富含了用戶(hù)的興趣、觀點(diǎn)和偏好等行為信息。對(duì)用戶(hù)產(chǎn)生的海量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,可發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的偏好和興趣、社會(huì)個(gè)體或群體的行為和心理傾向,識(shí)別行為的目標(biāo)和意圖,進(jìn)而更好地分析用戶(hù)行為的產(chǎn)生機(jī)制,并對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行預(yù)測(cè),為電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控和信息服務(wù)等各類(lèi)典型的Web應(yīng)用提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。本文從海量的用戶(hù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)出發(fā),基于邊際效用理論給出用戶(hù)偏好的定義。由于影響用戶(hù)偏好的各影響因素具有不確定性,需要一種框架來(lái)表達(dá)各影響因素的不確定性,因此,本文基于D-S證據(jù)理論描述影響用戶(hù)偏好的各影響因素的不確定性、以及各因素之間的相互關(guān)系,以評(píng)論中的各詞匯、包含正面／負(fù)面詞匯的評(píng)論和評(píng)分作為用戶(hù)對(duì)商品偏好的“證據(jù)”,給出了綜合考慮各影響因素的聯(lián)合算子,以及基于MapReduce的計(jì)算方法和用戶(hù)偏好發(fā)現(xiàn)機(jī)制。本文的主要工作及貢獻(xiàn)可概括如下：(1)利用D-S證據(jù)理論中的證據(jù)組合計(jì)算方法,以評(píng)論中的各詞匯作為用戶(hù)對(duì)商品偏好的“證據(jù)”、以評(píng)論和評(píng)分作為用戶(hù)對(duì)商品偏好的“證據(jù)”、以用戶(hù)對(duì)一個(gè)類(lèi)別中各商品的偏好作為對(duì)商品類(lèi)別偏好的“證據(jù)”,討論用戶(hù)在以上三個(gè)層面的用戶(hù)偏好發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。以第一個(gè)層面的偏好發(fā)現(xiàn)問(wèn)題為代表,定義了相應(yīng)的概率賦值函數(shù)和證據(jù)組合規(guī)則,得到不同證據(jù)對(duì)最終用戶(hù)偏好的聯(lián)合影響。(2)利用Hadoop平臺(tái)下的MapReduce并行編程模型,給出了實(shí)現(xiàn)從用戶(hù)評(píng)價(jià)信息發(fā)現(xiàn)用戶(hù)偏好的兩趟MapReduce算法,分別得到評(píng)論數(shù)據(jù)中各詞匯的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和用戶(hù)對(duì)各商品的偏好。(3)采用真實(shí)用戶(hù)評(píng)價(jià)信息作為測(cè)試數(shù)據(jù)集,測(cè)試了本文所提出方法的正確性、加速比以及并行效率；設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了“基于D-S證據(jù)理論的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中的用戶(hù)偏好發(fā)現(xiàn)軟件”,展示了本文所提出的方法。
[Abstract]:This paper analyzes and mining the user ' s preference by using the theory of the marginal utility .
The user preference discovery software in the evaluation data based on D - S evidence theory is designed and developed , and the method proposed in this paper is presented .
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

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本文編號(hào)：2036312