本文選題：橙領(lǐng)推薦　切入點：橙領(lǐng)定位　出處：《計算機學(xué)報》2016年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展普及導(dǎo)致了社會化導(dǎo)購的產(chǎn)生和發(fā)展,也催生了通過在社交網(wǎng)絡(luò)中推薦產(chǎn)品從而獲取利潤的"橙領(lǐng)".通過對橙領(lǐng)相關(guān)技術(shù)的研究,能更透徹地了解基于社會網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品營銷機制以及探索社會化導(dǎo)購的底層模式.目前國內(nèi)外少有這方面研究.因此,文中針對橙領(lǐng)的自身定位問題和面向用戶或商家的橙領(lǐng)推薦問題,提出一種針對社會化導(dǎo)購的橙領(lǐng)推薦方法,主要包括3個算法:橙領(lǐng)定位算法、面向用戶的橙領(lǐng)推薦算法OCRA4U(Orange Collar Recommending Algorithm for User)和面向商家的橙領(lǐng)推薦算法OCRA4S(Orange Collar Recommending Algorithm for Shop).橙領(lǐng)定位算法依據(jù)橙領(lǐng)的推薦歷史對橙領(lǐng)進行定位特征向量化描述,最終轉(zhuǎn)化為一個聚類問題進行解決.OCRA4U考慮了橙領(lǐng)在社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力和橙領(lǐng)與用戶需求的匹配度,得到橙領(lǐng)推薦列表.OCRA4S結(jié)合橙領(lǐng)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力以及橙領(lǐng)的歷史推薦產(chǎn)品,推薦出最符合商家產(chǎn)品需求的橙領(lǐng)列表.基于新浪微博數(shù)據(jù)集和DBLP數(shù)據(jù)集,文中設(shè)計并實現(xiàn)了3個相關(guān)實驗:橙領(lǐng)定位算法實驗、橙領(lǐng)推薦實驗以及社會化數(shù)據(jù)影響實驗,實驗結(jié)果驗證了所提算法的準確性和可行性.
[Abstract]:The popularity of social networks and online shopping has led to the emergence and development of social shopping guides, as well as the emergence of "orange collars" that make profits by recommending products on social networks. A more thorough understanding of the social network-based product marketing mechanism and explore the underlying model of socialized purchasing. At present, there is very little research in this area at home and abroad. In this paper, aiming at the problem of orange collar localization and orange collar recommendation for users or merchants, an orange collar recommendation method for socialized purchasing is proposed, which mainly includes three algorithms: orange collar location algorithm, OCRA4U(Orange Collar Recommending Algorithm for user and OCRA4S(Orange Collar Recommending Algorithm for Shop, a user-oriented orange-collar recommendation algorithm and OCRA4S(Orange Collar Recommending Algorithm for Shop, respectively. Based on the recommendation history of orange collar, the orange collar location algorithm is used to vectorize the location features of orange collar. Finally, it is transformed into a clustering problem. OCRA4U considers the influence of orange collar in social network and the matching degree between orange collar and user needs, and gets the orange collar recommendation list. OCRA4S combines the influence of orange collar in network and the historical recommendation product of orange collar. Based on Sina Weibo data set and DBLP data set, this paper designs and implements three related experiments: orange collar localization algorithm experiment, orange collar recommendation experiment and socialized data influence experiment. The experimental results verify the accuracy and feasibility of the proposed algorithm.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61202090,61370084,61272184) 教育部新世紀人才支持計劃(NCET-11-0829) 哈爾濱市科技創(chuàng)新人才基金(2015RQQXJ067) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(HEUCF100602)資助~~
【分類號】：TP393.09;TP391.3

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4 梁莘q，

本文編號：1581145