隨著互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的發(fā)展,越來越多的商品可以在網(wǎng)上購買。對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站而言,分析出用戶的消費(fèi)意圖,可以將對(duì)應(yīng)的商品推送給用戶,因此,對(duì)消費(fèi)意圖的研究具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。具體而言,本文的研究內(nèi)容包括以下三個(gè)部分:1、基于遷移學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域消費(fèi)意圖識(shí)別。消費(fèi)意圖識(shí)別是一個(gè)領(lǐng)域相關(guān)的任務(wù),對(duì)每個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注是成本巨大的。遷移學(xué)習(xí)可以解決這種問題,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常被用于學(xué)習(xí)可遷移的特征,以使模型從源領(lǐng)域遷移到目標(biāo)領(lǐng)域。常規(guī)的領(lǐng)域遷移方法將一個(gè)源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)遷移到一個(gè)目標(biāo)領(lǐng)域,這種遷移是單向、單源的。在第一章中,我們提出了一個(gè)雙向多源的遷移學(xué)習(xí)模型,該模型在消費(fèi)意圖識(shí)別任務(wù)上的表現(xiàn)大幅超過了基線模型。2、消費(fèi)事理圖譜構(gòu)建。事件間的順承演化關(guān)系存在其內(nèi)在規(guī)律,我們使用事理圖譜對(duì)這種關(guān)系進(jìn)行建模。事件和消費(fèi)意圖存在常識(shí)意義的對(duì)應(yīng)關(guān)系,我們使用消費(fèi)圖譜對(duì)這種關(guān)系進(jìn)行建模。二者合稱為消費(fèi)事理圖譜。在第二章中,我們探索了消費(fèi)事理圖譜的自動(dòng)構(gòu)建方法。我們基于預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行了事件抽取和事件間順承關(guān)系的識(shí)別。事件和消費(fèi)意圖之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系很少在文本中被顯式表達(dá),因此難以通過抽取方式得到。我們爬取了商品評(píng)論作為弱監(jiān)督... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 消費(fèi)意圖識(shí)別的發(fā)展概況及分析
        1.2.1 發(fā)展概況
        1.2.2 研究分析
    1.3 事理圖譜的發(fā)展概況及分析
        1.3.1 發(fā)展概況
        1.3.2 研究分析
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 基于遷移學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域消費(fèi)意圖識(shí)別
    2.1 引言
    2.2 任務(wù)介紹
    2.3 研究內(nèi)容介紹
    2.4 多領(lǐng)域消費(fèi)意圖識(shí)別方法
        2.4.1 特征表示學(xué)習(xí)
        2.4.2 正交約束損失
        2.4.3 對(duì)抗訓(xùn)練
        2.4.4 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
    2.5 多領(lǐng)域消費(fèi)意圖識(shí)別實(shí)驗(yàn)
        2.5.1 數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        2.5.2 基線模型
        2.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 消費(fèi)事理圖譜構(gòu)建
    3.1 引言
    3.2 任務(wù)介紹
    3.3 事件抽取
        3.3.1 任務(wù)描述
        3.3.2 數(shù)據(jù)集
        3.3.3 方法
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    3.4 事件間順承關(guān)系識(shí)別
        3.4.1 任務(wù)描述
        3.4.2 數(shù)據(jù)集
        3.4.3 方法
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    3.5 消費(fèi)圖譜構(gòu)建
        3.5.1 任務(wù)描述
        3.5.2 數(shù)據(jù)集
        3.5.3 方法
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于消費(fèi)事理圖譜的消費(fèi)意圖識(shí)別及預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 研究內(nèi)容介紹
    4.3 數(shù)據(jù)集
    4.4 方法
        4.4.1 事件編碼器
        4.4.2 消費(fèi)意圖編碼器
    4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于用戶自然標(biāo)注的微博文本的消費(fèi)意圖識(shí)別[J]. 付博,陳毅恒,邵艷秋,劉挺.  中文信息學(xué)報(bào). 2017(04)
[2]社會(huì)媒體中用戶的隱式消費(fèi)意圖識(shí)別[J]. 付博,劉挺.  軟件學(xué)報(bào). 2016(11)
[3]基于圖排序的社會(huì)媒體用戶的消費(fèi)意圖檢測[J]. 劉挺,付博,陳毅恒.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2015(12)
[4]面向社會(huì)媒體的消費(fèi)意圖識(shí)別:任務(wù)、挑戰(zhàn)與機(jī)遇[J]. 付博,劉挺.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2015(04)

碩士論文
[1]基于概念圖譜和情緒知識(shí)的消費(fèi)意圖預(yù)測研究[D]. 趙晶晶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于智能客服學(xué)習(xí)的客戶購買意圖識(shí)別方法研究[D]. 彭祥芳.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[3]跨領(lǐng)域中文微博消費(fèi)意圖識(shí)別方法的研究[D]. 茆俊康.上海交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3038958