本文關鍵詞：結合消費偏好動態(tài)演變機制的個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,電子商務的發(fā)展勢頭非常迅猛,網(wǎng)絡購物逐漸成為人們網(wǎng)絡生活的重要組成部分。大量商品信息充斥著電子商務網(wǎng)絡,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)中應用最廣泛、效果最好的協(xié)同過濾推薦技術仍然面臨著數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動等問題。隨著電子商務系統(tǒng)中社會網(wǎng)絡服務的集成,有效的改善了推薦技術中存在的一些問題,為將社會網(wǎng)絡分析融合到推薦技術中提供了良好的基礎。因此,研究如何更好的將社會網(wǎng)絡分析應用在個性化推薦系統(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確有效的推薦,提高用戶的滿意度和購買率,這對用戶和企業(yè)都極具現(xiàn)實意義。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,作為獲取用戶對商品屬性消費偏好情況的重要依據(jù)。在此基礎上,結合社會網(wǎng)絡中信息傳播的研究,分析用戶的好友對其消費偏好的傳播影響過程,并對其消費偏好進行更新以獲取用戶最新的消費偏好。最后通過用戶最新的消費偏好文檔與商品屬性文檔進行匹配,獲取目標商品推薦給用戶。首先,研究了國內外關于用戶消費偏好的文獻,結合本文的研究背景特點,通過對電子商務中用戶的歷史行為商品屬性信息進行定性和定量的刻畫,采用基于向量空間模型的表示法,分析電子商務中用戶對商品屬性特征項的偏好度,構建用戶消費偏好模型。其次,分析在社會網(wǎng)絡中用戶間的交互行為信息,對用戶間的關聯(lián)關系強度進行了定義描述,在此基礎上,通過改進線性閾值傳播模型來分析社會網(wǎng)絡中用戶消費偏好的傳播動態(tài)演變過程,構建基于社會網(wǎng)絡的用戶消費偏好傳播模型。根據(jù)用戶消費偏好的傳播變化過程,對用戶消費偏好動態(tài)演變機制進行定義描述,并根據(jù)用戶消費偏好傳播機制分析用戶的消費偏好是否受到影響發(fā)生改變,及時更新用戶的消費偏好。最后,將用戶消費偏好動態(tài)演變機制應用到個性化商品推薦中。設計用戶消費偏好與商品屬性的匹配規(guī)則,根據(jù)用戶最新的消費偏好文檔,將其與商品屬性文檔進行匹配,對用戶推薦目標商品。并通過與傳統(tǒng)的基于內容推薦算法的對比分析,驗證本文的推薦方法在推薦結果上的高效準確性。本文的創(chuàng)新點在于通過挖掘用戶的歷史行為商品數(shù)據(jù)分析用戶的消費偏好,并結合用戶間的交互行為分析社會網(wǎng)絡中用戶消費偏好的傳播機制,為用戶推薦更加準確的商品,提升用戶的滿意度及企業(yè)效益。研究用戶消費偏好傳播機制不僅可以幫助理解用戶的影響效應,還可以預測用戶消費偏好的變化趨勢,向用戶更準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)及用戶間的關系交互信息等涉及到用戶隱私及電商企業(yè)的機密,導致難以獲取電子商務系統(tǒng)中用戶行為數(shù)據(jù)。為解決這一局限,本文采用模擬實驗的方法,通過搭建模擬電子商務購物系統(tǒng)來獲取本文研究的基礎數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)的可靠性,采用一定的激勵機制,讓用戶在該模擬系統(tǒng)中進行瀏覽、購物、收藏、轉發(fā)及互動等行為。同時,本文采用R語言,以R軟件為平臺對構建的模型進行有效性驗證及推薦算法的實現(xiàn)。
【關鍵詞】：社會網(wǎng)絡 消費偏好 信息傳播 個性化推薦
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 研究內容12-14
• 1.3 研究方法14-15
• 1.4 論文結構15-17
• 第2章 相關理論發(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 融合社會網(wǎng)絡的推薦算法研究現(xiàn)狀19-21
• 2.2 消費偏好研究現(xiàn)狀21-23
• 2.2.1 消費偏好定義與分類21-22
• 2.2.2 融合消費偏好的推薦算法研究現(xiàn)狀22-23
• 2.3 社會網(wǎng)絡中節(jié)點強弱關系和傳播機制研究現(xiàn)狀23-26
• 2.3.1 節(jié)點間強弱關系研究現(xiàn)狀23-24
• 2.3.2 信息傳播機制研究現(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系刻畫28-31
• 3.3 用戶消費偏好類型31-33
• 3.3.1 用戶消費偏好類型的定義31-32
• 3.3.2 用戶消費偏好類型構建框架32-33
• 3.4 用戶消費偏好模型構建33-35
• 3.4.1 用戶消費偏好模型的數(shù)據(jù)特征33-34
• 3.4.2 用戶消費偏好模型的表示34-35
• 3.5 用戶消費偏好模型的驗證35-38
• 3.5.1 實驗數(shù)據(jù)與工具35
• 3.5.2 實驗方案35-37
• 3.5.3 實驗結果及分析37-38
• 3.6 本章小結38-39
• 第4章 基于線性閾值的用戶消費偏好傳播模型39-55
• 4.1 用戶關系強度分析39-41
• 4.2 用戶消費偏好傳播模型構建41-45
• 4.2.1 消費偏好傳播模型的基本思想41-42
• 4.2.2 消費偏好傳播模型的傳播規(guī)則42-45
• 4.3 用戶消費偏好動態(tài)演變機制45-49
• 4.3.1 用戶消費偏好動態(tài)演變的定義45-47
• 4.3.2 用戶消費偏好演變更新規(guī)則47-49
• 4.4 用戶消費偏好傳播模型的驗證49-53
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)集及工具49-50
• 4.4.2 實驗方案50-51
• 4.4.3 實驗結果及分析51-53
• 4.5 本章小結53-55
• 第5章 基于消費偏好動態(tài)演變機制的商品推薦方法55-65
• 5.1 結合消費偏好演變的商品推薦方法構建55-59
• 5.1.1 推薦方法的基本思想55-56
• 5.1.2 用戶消費偏好與商品屬性匹配規(guī)則設計56-57
• 5.1.3 推薦算法的設計57-59
• 5.2 結合用戶消費偏好演變的商品推薦方法驗證59-63
• 5.2.1 實驗數(shù)據(jù)集及工具59-60
• 5.2.2 實驗評價標準60
• 5.2.3 實驗方案60-61
• 5.2.4 實驗結果及分析61-63
• 5.3 本章小結63-65
• 第6章 總結與展望65-67
• 6.1 工作總結65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻67-71
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術論文71-73
• 致謝73-75
• 附錄75-82

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本文編號：347562