本文關(guān)鍵詞：結(jié)合消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制的個(gè)性化商品推薦方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾年,電子商務(wù)的發(fā)展勢(shì)頭非常迅猛,網(wǎng)絡(luò)購物逐漸成為人們網(wǎng)絡(luò)生活的重要組成部分。大量商品信息充斥著電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò),帶來了“信息過載”問題。推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)成為了解決“信息過載”問題的有效手段。目前在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛、效果最好的協(xié)同過濾推薦技術(shù)仍然面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)等問題。隨著電子商務(wù)系統(tǒng)中社會(huì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的集成,有效的改善了推薦技術(shù)中存在的一些問題,為將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析融合到推薦技術(shù)中提供了良好的基礎(chǔ)。因此,研究如何更好的將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中,不僅可以改善推薦系統(tǒng)中普遍存在的問題,還可以為用戶提供更加準(zhǔn)確有效的推薦,提高用戶的滿意度和購買率,這對(duì)用戶和企業(yè)都極具現(xiàn)實(shí)意義。本文通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù),即用戶在購物網(wǎng)上購買、收藏或分享過的商品信息,作為獲取用戶對(duì)商品屬性消費(fèi)偏好情況的重要依據(jù)。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的研究,分析用戶的好友對(duì)其消費(fèi)偏好的傳播影響過程,并對(duì)其消費(fèi)偏好進(jìn)行更新以獲取用戶最新的消費(fèi)偏好。最后通過用戶最新的消費(fèi)偏好文檔與商品屬性文檔進(jìn)行匹配,獲取目標(biāo)商品推薦給用戶。首先,研究了國內(nèi)外關(guān)于用戶消費(fèi)偏好的文獻(xiàn),結(jié)合本文的研究背景特點(diǎn),通過對(duì)電子商務(wù)中用戶的歷史行為商品屬性信息進(jìn)行定性和定量的刻畫,采用基于向量空間模型的表示法,分析電子商務(wù)中用戶對(duì)商品屬性特征項(xiàng)的偏好度,構(gòu)建用戶消費(fèi)偏好模型。其次,分析在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶間的交互行為信息,對(duì)用戶間的關(guān)聯(lián)關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行了定義描述,在此基礎(chǔ)上,通過改進(jìn)線性閾值傳播模型來分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶消費(fèi)偏好的傳播動(dòng)態(tài)演變過程,構(gòu)建基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的用戶消費(fèi)偏好傳播模型。根據(jù)用戶消費(fèi)偏好的傳播變化過程,對(duì)用戶消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制進(jìn)行定義描述,并根據(jù)用戶消費(fèi)偏好傳播機(jī)制分析用戶的消費(fèi)偏好是否受到影響發(fā)生改變,及時(shí)更新用戶的消費(fèi)偏好。最后,將用戶消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制應(yīng)用到個(gè)性化商品推薦中。設(shè)計(jì)用戶消費(fèi)偏好與商品屬性的匹配規(guī)則,根據(jù)用戶最新的消費(fèi)偏好文檔,將其與商品屬性文檔進(jìn)行匹配,對(duì)用戶推薦目標(biāo)商品。并通過與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容推薦算法的對(duì)比分析,驗(yàn)證本文的推薦方法在推薦結(jié)果上的高效準(zhǔn)確性。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于通過挖掘用戶的歷史行為商品數(shù)據(jù)分析用戶的消費(fèi)偏好,并結(jié)合用戶間的交互行為分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶消費(fèi)偏好的傳播機(jī)制,為用戶推薦更加準(zhǔn)確的商品,提升用戶的滿意度及企業(yè)效益。研究用戶消費(fèi)偏好傳播機(jī)制不僅可以幫助理解用戶的影響效應(yīng),還可以預(yù)測(cè)用戶消費(fèi)偏好的變化趨勢(shì),向用戶更準(zhǔn)確地推薦他可能感興趣的商品。另外,本文研究的用戶歷史行為數(shù)據(jù)及用戶間的關(guān)系交互信息等涉及到用戶隱私及電商企業(yè)的機(jī)密,導(dǎo)致難以獲取電子商務(wù)系統(tǒng)中用戶行為數(shù)據(jù)。為解決這一局限,本文采用模擬實(shí)驗(yàn)的方法,通過搭建模擬電子商務(wù)購物系統(tǒng)來獲取本文研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)的可靠性,采用一定的激勵(lì)機(jī)制,讓用戶在該模擬系統(tǒng)中進(jìn)行瀏覽、購物、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)及互動(dòng)等行為。同時(shí),本文采用R語言,以R軟件為平臺(tái)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行有效性驗(yàn)證及推薦算法的實(shí)現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 消費(fèi)偏好 信息傳播 個(gè)性化推薦
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究內(nèi)容12-14
• 1.3 研究方法14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 相關(guān)理論發(fā)展現(xiàn)狀17-27
• 2.1 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀17-21
• 2.1.1 推薦系統(tǒng)發(fā)展過程17-18
• 2.1.2 傳統(tǒng)推薦算法18-19
• 2.1.3 融合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法研究現(xiàn)狀19-21
• 2.2 消費(fèi)偏好研究現(xiàn)狀21-23
• 2.2.1 消費(fèi)偏好定義與分類21-22
• 2.2.2 融合消費(fèi)偏好的推薦算法研究現(xiàn)狀22-23
• 2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)強(qiáng)弱關(guān)系和傳播機(jī)制研究現(xiàn)狀23-26
• 2.3.1 節(jié)點(diǎn)間強(qiáng)弱關(guān)系研究現(xiàn)狀23-24
• 2.3.2 信息傳播機(jī)制研究現(xiàn)狀24-26
• 2.4 R語言介紹26-27
• 第3章 基于向量空間的用戶消費(fèi)偏好模型27-39
• 3.1 引言27
• 3.2 用戶-商品屬性刻畫27-31
• 3.2.1 商品屬性描述規(guī)則27-28
• 3.2.2 基于本體的商品屬性關(guān)系刻畫28-31
• 3.3 用戶消費(fèi)偏好類型31-33
• 3.3.1 用戶消費(fèi)偏好類型的定義31-32
• 3.3.2 用戶消費(fèi)偏好類型構(gòu)建框架32-33
• 3.4 用戶消費(fèi)偏好模型構(gòu)建33-35
• 3.4.1 用戶消費(fèi)偏好模型的數(shù)據(jù)特征33-34
• 3.4.2 用戶消費(fèi)偏好模型的表示34-35
• 3.5 用戶消費(fèi)偏好模型的驗(yàn)證35-38
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與工具35
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)方案35-37
• 3.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于線性閾值的用戶消費(fèi)偏好傳播模型39-55
• 4.1 用戶關(guān)系強(qiáng)度分析39-41
• 4.2 用戶消費(fèi)偏好傳播模型構(gòu)建41-45
• 4.2.1 消費(fèi)偏好傳播模型的基本思想41-42
• 4.2.2 消費(fèi)偏好傳播模型的傳播規(guī)則42-45
• 4.3 用戶消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制45-49
• 4.3.1 用戶消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變的定義45-47
• 4.3.2 用戶消費(fèi)偏好演變更新規(guī)則47-49
• 4.4 用戶消費(fèi)偏好傳播模型的驗(yàn)證49-53
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及工具49-50
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)方案50-51
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-55
• 第5章 基于消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制的商品推薦方法55-65
• 5.1 結(jié)合消費(fèi)偏好演變的商品推薦方法構(gòu)建55-59
• 5.1.1 推薦方法的基本思想55-56
• 5.1.2 用戶消費(fèi)偏好與商品屬性匹配規(guī)則設(shè)計(jì)56-57
• 5.1.3 推薦算法的設(shè)計(jì)57-59
• 5.2 結(jié)合用戶消費(fèi)偏好演變的商品推薦方法驗(yàn)證59-63
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及工具59-60
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)60
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)方案60-61
• 5.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析61-63
• 5.3 本章小結(jié)63-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 工作總結(jié)65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71-73
• 致謝73-75
• 附錄75-82

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  本文關(guān)鍵詞：結(jié)合消費(fèi)偏好動(dòng)態(tài)演變機(jī)制的個(gè)性化商品推薦方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：347562