本文關(guān)鍵詞：一種新型社交網(wǎng)絡(luò)的本地服務(wù)推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：在城市化、現(xiàn)代化建設(shè)過(guò)程進(jìn)程中,傳統(tǒng)的社區(qū)文化正在丟失;而本地生活服務(wù)類O2O企業(yè)大量涌現(xiàn),這些企業(yè)大多通過(guò)傳統(tǒng)廣告切入社區(qū),獲取用戶成本較高且用戶粘度較差。本文通過(guò)垂直社區(qū)SNS與本地生活服務(wù)服務(wù)推薦系統(tǒng)相結(jié)合,希望能夠打造線上文化社區(qū),同時(shí)也給這些O2O本地服務(wù)企業(yè)提供一個(gè)超級(jí)入口,通過(guò)本地SNS發(fā)現(xiàn)潛在的消費(fèi)者,留住消費(fèi)者,和用戶建立長(zhǎng)期的穩(wěn)定的關(guān)系�；谏鐓^(qū)SNS的本地生活服務(wù)推薦系統(tǒng)的建立,讓用戶在交流的時(shí)候發(fā)現(xiàn)服務(wù),在享受服務(wù)的過(guò)程當(dāng)中與用戶交流。本文理論研究了社交網(wǎng)絡(luò)理論以及本地生活服務(wù)的社區(qū)O2O的發(fā)展趨勢(shì),創(chuàng)造性地將社區(qū)服務(wù)電子商務(wù)與垂直社交SNS相結(jié)合,本文通過(guò)本地服務(wù)的電子商務(wù)模式O2O(Online To Offline)和垂直的類社區(qū)進(jìn)行研究,提出的一種新型的社會(huì)化電子商務(wù)是一種新的電子商務(wù)模式,基于本地的社區(qū)SNS與本地服務(wù)推薦(O2O)進(jìn)行結(jié)合,讓用戶在社交的過(guò)程當(dāng)中發(fā)現(xiàn)服務(wù),在尋求服務(wù)的過(guò)程當(dāng)中能和周邊鄰居進(jìn)行交流。在社會(huì)化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)當(dāng)中研究了社交網(wǎng)絡(luò)理論,以及相關(guān)服務(wù)推薦技術(shù)。研究國(guó)了內(nèi)外當(dāng)前較新文獻(xiàn)資料,比較了各種用戶興趣模型和推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn),分析并完成了一種新型社交網(wǎng)絡(luò)的本地服務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)中給出各個(gè)模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)圖,包括社區(qū)SNS設(shè)計(jì)、本地生活服務(wù)商管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)、推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程當(dāng)中重點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)用戶特征的提取和用戶興趣模型的建立,采用基于用戶協(xié)同過(guò)濾算法、基于物品協(xié)同過(guò)濾算法以及隱語(yǔ)義模型實(shí)現(xiàn)了推薦系統(tǒng),最后完成了原型系統(tǒng)功能的整體測(cè)試。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)絡(luò) 電子商務(wù) 推薦算法 興趣模型 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3;F724.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 課題研究目的與意義10-12
• 1.2.1 研究目的10-12
• 1.2.2 研究意義12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 相關(guān)技術(shù)研究14-24
• 2.1 社交網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀14-18
• 2.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)理論14-15
• 2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)模式15-16
• 2.1.3 社交網(wǎng)絡(luò)研究方向16-18
• 2.2 社會(huì)化電子商務(wù)18-21
• 2.2.1 社會(huì)化電子商務(wù)定義18-19
• 2.2.2 社會(huì)化電子商務(wù)特點(diǎn)19-20
• 2.2.3 社會(huì)化電子商務(wù)應(yīng)用O2O20-21
• 2.3 社區(qū)推薦系統(tǒng)21-23
• 2.3.1 基于內(nèi)容的社區(qū)推薦21
• 2.3.2 協(xié)同過(guò)濾推薦21-22
• 2.3.3 基于鄰域的社區(qū)推薦22-23
• 2.3.4 基于圖的社區(qū)推薦23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 社區(qū)SNS的本地服務(wù)推薦系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)24-35
• 3.1 系統(tǒng)簡(jiǎn)介24
• 3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)24-26
• 3.3 社區(qū)SNS的設(shè)計(jì)26-28
• 3.4 本地生活服務(wù)商管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)28-29
• 3.5 推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)29-31
• 3.6 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)31-34
• 3.7 本章小結(jié)34-35
• 第四章 推薦系統(tǒng)技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)35-46
• 4.1 推薦系統(tǒng)概述35-36
• 4.2 用戶興趣模型36-38
• 4.2.1 用戶特征提取36
• 4.2.2 興趣模型建立36-38
• 4.3 社區(qū)SNS的推薦算法技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)38-43
• 4.3.1 改進(jìn)的用戶協(xié)同過(guò)濾算法39-40
• 4.3.2 改進(jìn)的物品協(xié)同過(guò)濾算法40-42
• 4.3.3 隱語(yǔ)義模型42-43
• 4.4 推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)43-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第五章 社區(qū)SNS本地服務(wù)推薦系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)46-56
• 5.1 系統(tǒng)概述46
• 5.2 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)46-48
• 5.2.1 MVC原理46-47
• 5.2.2 領(lǐng)域?qū)ο螅―omain Object）47-48
• 5.3 鄰里社區(qū)SNS詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-54
• 5.3.1 社區(qū)SNS概述48-49
• 5.3.2 社區(qū)SNS的模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)49-51
• 5.3.3 MVC分層設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-54
• 5.4 本章小結(jié)54-56
• 第六章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試56-70
• 6.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)56-57
• 6.2 測(cè)試環(huán)境57-58
• 6.3 系統(tǒng)功能測(cè)試58-68
• 6.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)測(cè)試58-64
• 6.3.2 商家管理測(cè)試64-67
• 6.3.3 推薦測(cè)試67-68
• 6.4 本章小結(jié)68-70
• 第七章 總結(jié)與展望70-73
• 7.1 總結(jié)70-71
• 7.2 展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專利76-77
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目77-78
• 致謝78

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