社會(huì)化電子商務(wù)推薦模型研究

1 引言
1．1 選題背景與研究意義
1．1．1 選題背景
1．1．2 研究意義
1．2 商品推薦的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1．2．2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1．2．3 國(guó)內(nèi)外研究述評(píng)
1．3 研究?jī)?nèi)容、方法與創(chuàng)新點(diǎn)
1．3．1 研究目標(biāo)與內(nèi)容
1．3．2 研究思路與方法
1．3．3 創(chuàng)新之處
2 社會(huì)化電子商務(wù)推薦理論基礎(chǔ)
2．1 社會(huì)化電子商務(wù)基本理論
2．1．1 社會(huì)化電子商務(wù)的概念與特征
2．1．2 社會(huì)化電子商務(wù)的分類(lèi)
2．1．3 面向社會(huì)化電子商務(wù)的推薦
2．2 用戶(hù)需求相關(guān)理論
2．2．1 用戶(hù)需求、偏好與興趣
2．2．2 馬斯洛需求層次理論
2．2．3 用戶(hù)需求建模過(guò)程及方法
2．2．4 社會(huì)化電子商務(wù)中的用戶(hù)需求
2．3 電子商務(wù)推薦理論
2．3．1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)原理與分類(lèi)
2．3．2 主要推薦方法
2．3．3 社會(huì)化推薦
2．3．4 推薦效果評(píng)價(jià)指標(biāo)與方法
2．4 消費(fèi)者心理與行為理論
2．4．1 消費(fèi)心理理論
2．4．2 消費(fèi)者行為理論
2．5 研究問(wèn)題界定
2．6 本章小結(jié)
3 社會(huì)化電子商務(wù)用戶(hù)需求建模
3．1 社會(huì)化電子商務(wù)中用戶(hù)需求獲取
3．1．1 社會(huì)化電子商務(wù)中的用戶(hù)需求信息源
3．1．2 社會(huì)化電子商務(wù)中用戶(hù)需求獲取方法
3．2 社會(huì)化電子商務(wù)用戶(hù)需求表示
3．2．1 基于標(biāo)簽的用戶(hù)需求向量空間表示
3．2．2 社交關(guān)系中的用戶(hù)需求表示
3．2．3 社區(qū)評(píng)論中的用戶(hù)需求表示
3．3 用戶(hù)需求模型的更新
3．3．1 用戶(hù)需求模型更新方法
3．3．2 社會(huì)化電子商務(wù)用戶(hù)需求模型的更新
3．4 本章小結(jié)
4 社會(huì)化電子商務(wù)推薦的模型框架
4．1 社會(huì)化電子商務(wù)推薦模型框架的構(gòu)建
4．1．1 社會(huì)化電子商務(wù)中的用戶(hù)行為
4．1．2 社會(huì)化電子商務(wù)中的用戶(hù)需求表現(xiàn)
4．1．3 社會(huì)化電子商務(wù)中的商品推薦思路
4．2 社會(huì)化電子商務(wù)中的商品推薦方法體系
4．2．1 基于標(biāo)簽一本體的商品推薦方法
4．2．2 基于信任關(guān)系的商品推薦方法
4．2．3 基于評(píng)論挖掘的商品推薦方法
4．3 本章小結(jié)
5 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦
5．1 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦問(wèn)題定義
5．2 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦模型構(gòu)建
5．2．1 產(chǎn)品本體構(gòu)建
5．2．2 用戶(hù)偏好建模
5．2．3 個(gè)性化商品推薦
5．3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5．3．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的描述與處理
5．3．2 數(shù)據(jù)分析
5．3．3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與結(jié)果分析
5．4 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦的適用平臺(tái)
5．4．1 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦的應(yīng)用前提、優(yōu)缺點(diǎn)
5．4．2 基于標(biāo)簽-本體的商品推薦的應(yīng)用平臺(tái)歸納
5．5 本章小結(jié)
6 基于信任關(guān)系的商品推薦
6．1 基于信任關(guān)系的商品推薦理論基礎(chǔ)與問(wèn)題定義
6．1．1 信任相關(guān)理論
6．1．2 社會(huì)化電子商務(wù)中用戶(hù)之間信任的影響因素
6．1．3 基于信任關(guān)系的商品推薦問(wèn)題定義
6．2 基于信任關(guān)系的商品推薦模型構(gòu)建
6．2．1 用戶(hù)信任網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
6．2．2 用戶(hù)之間信任度計(jì)算
6．2．3 基于標(biāo)簽的用戶(hù)興趣相似度計(jì)算
6．2．4 基于信任關(guān)系的商品推薦算法
6．3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
6．3．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的描述與處理
6．3．2 評(píng)估指標(biāo)與對(duì)比方法
6．3．3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果討論
6．4 基于信任關(guān)系的商品推薦的適用平臺(tái)
6．4．1 基于信任關(guān)系的商品推薦的應(yīng)用前提、優(yōu)缺點(diǎn)
6．4．2 基于信任關(guān)系的商品推薦的應(yīng)用平臺(tái)歸納
6．5 本章小結(jié)
7 基于評(píng)論挖掘的商品推薦
7．1 基于評(píng)論挖掘的商品推薦問(wèn)題定義
7．1．1 基于評(píng)論挖掘的推薦問(wèn)題描述
7．1．2 基于評(píng)論挖掘的推薦框架
7．2 面向商品推薦的評(píng)論挖掘
7．2．1 評(píng)論數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
7．2．2 特征一意見(jiàn)對(duì)抽取
7．2．3 情感極性判斷及產(chǎn)品評(píng)分計(jì)算
7．3 用戶(hù)偏好分析
7．3．1 基于消費(fèi)心理理論的評(píng)論用戶(hù)分類(lèi)
7．3．2 基于關(guān)注度與需求度的用戶(hù)滿(mǎn)意度計(jì)算
7．4 個(gè)性化商品推薦
7．4．1 商品相似度計(jì)算
7．4．2 基于用戶(hù)滿(mǎn)意度的商品協(xié)同推薦
7．5 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
7．5．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的描述與處理
7．5．2 推薦測(cè)評(píng)方法與結(jié)果
7．6 基于評(píng)論挖掘的商品推薦的應(yīng)用平臺(tái)
7．6．1 基于評(píng)論挖掘的商品推薦的應(yīng)用前提、優(yōu)缺點(diǎn)
7．6．2 基于評(píng)論挖掘的商品推薦的應(yīng)用平臺(tái)歸納
7．7 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
8．1 總結(jié)
8．2 不足
8．3 展望
參考文獻(xiàn)
后記