本文選題：支持向量機(jī) + 貝葉斯模型　； 參考：《中國地質(zhì)大學(xué)(北京)》2017年碩士論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展至今,經(jīng)歷了四個具有清晰界限的、并且擁有歷史意義的階段,而目前發(fā)展到第四階段則是由于互聯(lián)網(wǎng)的深刻發(fā)展,用戶滿意度將會是互聯(lián)網(wǎng)巨頭們在未來發(fā)展中穩(wěn)中求勝的首要問題,用戶滿意度(User Satisfaction)將會是在競爭中決定勝負(fù)的關(guān)鍵因素。提升用戶滿意度是提升產(chǎn)品在互聯(lián)網(wǎng)市場上的競爭力的重要手段,關(guān)于用戶滿意度評估的研究已經(jīng)有了很多優(yōu)秀的研究成果。但大多數(shù)研究成果都局限于影響產(chǎn)品的客觀因素,而忽略了用戶滿意度與用戶主觀因素的關(guān)系。針對這一研究現(xiàn)狀,本文主要做了以下研究:首先,對用戶滿意度評估中主觀影響最大的個性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行了調(diào)查和研究。充分分析了個性化推薦系統(tǒng)的架構(gòu)、功能、產(chǎn)品設(shè)計等相關(guān)問題,同時有效解決了信息過載給現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展帶來的龐大壓力。本課題將深入互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容類產(chǎn)品—圖書這一具體場景,對此類問題進(jìn)行了相關(guān)的實驗和分析,通過對用戶期望的量化分析,合理的提出了用戶期望對用戶滿意度的影響,最終構(gòu)建了以用戶期望預(yù)測為基礎(chǔ)的用戶滿意度個性化評估模型。其次,本文表達(dá)了內(nèi)容類互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶個性化滿意度,討論每個用戶的主觀期望的個性化。本課題基于統(tǒng)計概率分析的角度,綜合可觀測特征和不可觀測特征建立了后驗概率模型,使用圖書類互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的開源數(shù)據(jù)集,不停調(diào)整訓(xùn)練參數(shù),對該模型進(jìn)行多次迭代和訓(xùn)練,用戶期望預(yù)測的目標(biāo)得以實現(xiàn)。最后,本文通過構(gòu)建并訓(xùn)練RVM模型,對用戶期望進(jìn)行預(yù)測來優(yōu)化圖書個性化推薦系統(tǒng)。相關(guān)向量機(jī)算法采取全概率框架,先驗概率引入模型權(quán)重,超參數(shù)對權(quán)重進(jìn)行一對一及一對多的分類支配,而超參數(shù)的值可由稀疏訓(xùn)練向量模型訓(xùn)練的處。本文的研究,為用戶接受個性化服務(wù)提供了理論支撐,通過建立包含用戶期望的用戶滿意度評估模型,根據(jù)已有的研究理論總結(jié)出用戶期望的性質(zhì)及用戶期望與用戶滿意度之間的關(guān)系,更加精準(zhǔn)地對用戶的期望進(jìn)行預(yù)測。
[Abstract]:So far, the rapid development of the Internet has gone through four distinct and historic stages, and the fourth stage is due to the profound development of the Internet. User satisfaction will be the most important issue for Internet giants to win in the future, and user satisfaction will be the key factor to decide the success or failure of the competition. Improving customer satisfaction is an important means to enhance the competitiveness of products in the Internet market. There have been many excellent research results on the evaluation of user satisfaction. However, most of the research results are limited to the objective factors that affect the product, while ignoring the relationship between user satisfaction and user subjective factors. In view of the present situation of this research, this paper mainly does the following research: first, the personal recommendation system which has the most subjective influence in the evaluation of user satisfaction is investigated and studied. The structure, function and product design of personalized recommendation system are fully analyzed. At the same time, the enormous pressure of information overload on the development of modern Internet is effectively solved. This topic will go deep into the concrete scene of Internet content product-book, and carry on the related experiment and analysis to this kind of problem, through the quantitative analysis of the user's expectation, put forward reasonably the influence of the user's expectation on the user's satisfaction. Finally, a personalized evaluation model of user satisfaction based on user expectation prediction is constructed. Secondly, this paper expresses the user satisfaction of content Internet products, and discusses the individuation of each user's subjective expectation. Based on the statistical probability analysis, a posteriori probabilistic model is established based on the observable and non-observable features, and the training parameters are adjusted continuously by using the open source data set of the books internet products. The model is iterated and trained for many times, and the target of user expectation prediction can be achieved. Finally, this paper optimizes the book personalization recommendation system by constructing and training RVM model to predict user expectation. The algorithm of correlation vector machine adopts the full probability frame, the priori probability introduces the weight of the model, and the super parameter classifies the weight by one to one and one to many, and the value of the superparameter can be trained by the sparse training vector model. The research in this paper provides a theoretical support for users to accept personalized services, through the establishment of user satisfaction evaluation model including user expectations, According to the existing research theory, we summarize the nature of user expectation and the relationship between user expectation and user satisfaction, and predict user expectation more accurately.
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP181;TP391.3

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本文編號：2102151