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社會化電子推薦模型研究 版權信息
- ISBN：9787514195750
- 條形碼：9787514195750 ; 978-7-5141-9575-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
社會化電子推薦模型研究 本書特色
社會化媒體與電子商務的融合催生了社會化電子商務的興起。社會化電子商務中用戶的大量參與產生的社會關系網絡和用戶生成內容是用戶需求挖掘的重要源泉，而如果不對這些內容進行組織和利用將會產生新的信息過載，讓消費者再次陷入因信息來源過多而難以全面獲取和正確選擇，以致*終還是花巨大時間和精力成本才能找到所需商品的無奈境地。商品推薦被認為是解決信息過載的有效手段，通過商品推薦可以將消費者可能需要的產品主動推薦給消費者。傳統的推薦方法雖然能夠實現商品信息的有序組織，有效緩解信息過載的同時提高了商品個性化服務水平，但由于商品屬性的復雜性和推薦所需數據的稀疏性，導致推薦的準確性并不理想。鑒于此，基于社會化電子商務的用戶參與所產生的對推薦有用的重要數據，提出了面向社會化電子商務環境的商品推薦研究。本文基于消費者網絡行為理論與馬斯洛需求層次理論，揭示社會化電子商務中消費者購物過程的行為所體現的需求層次，并將這些需求的數據源映射到社會化電子商務中用戶關系網絡和消費者生成信息內容，提出基于用戶興趣標簽、用戶信任關系和用戶評論的商品推薦策略。研究將商品推薦的理論模型、技術實現與實證研究相結合，以期在理論、思路和方法上拓展傳統商品推薦服務。
社會化電子推薦模型研究 內容簡介
社會化媒體與電子商務的融合催生了社會化電子商務的興起。社會化電子商務中用戶的大量參與產生的社會關系網絡和用戶生成內容是用戶需求挖掘的重要源泉，而如果不對這些內容進行組織和利用將會產生新的信息過載，讓消費者再次陷入因信息來源過多而難以全面獲取和正確選擇，以致*終還是花巨大時間和精力成本才能找到所需商品的無奈境地。商品推薦被認為是解決信息過載的有效手段，通過商品推薦可以將消費者可能需要的產品主動推薦給消費者。傳統的推薦方法雖然能夠實現商品信息的有序組織，有效緩解信息過載的同時提高了商品個性化服務水平，但由于商品屬性的復雜性和推薦所需數據的稀疏性，導致推薦的準確性并不理想。鑒于此，基于社會化電子商務的用戶參與所產生的對推薦有用的重要數據，提出了面向社會化電子商務環境的商品推薦研究。本文基于消費者網絡行為理論與馬斯洛需求層次理論，揭示社會化電子商務中消費者購物過程的行為所體現的需求層次，并將這些需求的數據源映射到社會化電子商務中用戶關系網絡和消費者生成信息內容，提出基于用戶興趣標簽、用戶信任關系和用戶評論的商品推薦策略。研究將商品推薦的理論模型、技術實現與實證研究相結合，以期在理論、思路和方法上拓展傳統商品推薦服務。
社會化電子推薦模型研究 目錄
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 商品推薦的國內外研究現狀
1.2.1 國內研究現狀
1.2.2 國外研究現狀
1.2.3 國內外研究述評
1.3 研究內容、方法與創新點
1.3.1 研究目標與內容
1.3.2 研究思路與方法
1.3.3 創新之處
2 社會化電子商務推薦理論基礎
2.1 社會化電子商務基本理論
2.1.1 社會化電子商務的概念與特征
2.1.2 社會化電子商務的分類
2.1.3 面向社會化電子商務的推薦
2.2 用戶需求相關理論
2.2.1 用戶需求、偏好與興趣
2.2.2 馬斯洛需求層次理論
2.2.3 用戶需求建模過程及方法
2.2.4 社會化電子商務中的用戶需求
2.3 電子商務推薦理論
2.3.1 電子商務推薦系統原理與分類
2.3.2 主要推薦方法
2.3.3 社會化推薦
2.3.4 推薦效果評價指標與方法
2.4 消費者心理與行為理論
2.4.1 消費心理理論
2.4.2 消費者行為理論
2.5 研究問題界定
2.6 本章小結
3 社會化電子商務用戶需求建模
3.1 社會化電子商務中用戶需求獲取
3.1.1 社會化電子商務中的用戶需求信息源
3.1.2 社會化電子商務中用戶需求獲取方法
3.2 社會化電子商務用戶需求表示
3.2.1 基于標簽的用戶需求向量空間表示
3.2.2 社交關系中的用戶需求表示
3.2.3 社區評論中的用戶需求表示
3.3 用戶需求模型的更新
3.3.1 用戶需求模型更新方法
3.3.2 社會化電子商務用戶需求模型的更新
3.4 本章小結
4 社會化電子商務推薦的模型框架
4.1 社會化電子商務推薦模型框架的構建
4.1.1 社會化電子商務中的用戶行為
4.1.2 社會化電子商務中的用戶需求表現
4.1.3 社會化電子商務中的商品推薦思路
4.2 社會化電子商務中的商品推薦方法體系
4.2.1 基于標簽一本體的商品推薦方法
4.2.2 基于信任關系的商品推薦方法
4.2.3 基于評論挖掘的商品推薦方法
4.3 本章小結
5 基于標簽—本體的商品推薦
5.1 基于標簽—本體的商品推薦問題定義
5.2 基于標簽—本體的商品推薦模型構建
5.2.1 產品本體構建
5.2.2 用戶偏好建模
5.2.3 個性化商品推薦
5.3 實驗及結果分析
5.3.1 實驗數據的描述與處理
5.3.2 數據分析
5.3.3 實驗對比與結果分析
5.4 基于標簽—本體的商品推薦的適用平臺
5.4.1 基于標簽—本體的商品推薦的應用前提、優缺點
5.4.2 基于標簽—本體的商品推薦的應用平臺歸納
5.5 本章小結
6 基于信任關系的商品推薦
6.1 基于信任關系的商品推薦理論基礎與問題定義
6.1.1 信任相關理論
6.1.2 社會化電子商務中用戶之間信任的影響因素
6.1.3 基于信任關系的商品推薦問題定義
6.2 基于信任關系的商品推薦模型構建
6.2.1 用戶信任網絡構建
6.2.2 用戶之間信任度計算
6.2.3 基于標簽的用戶興趣相似度計算
6.2.4 基于信任關系的商品推薦算法
6.3 實驗及結果分析
6.3.1 實驗數據的描述與處理
6.3.2 評估指標與對比方法
6.3.3 實驗與結果討論
6.4 基于信任關系的商品推薦的適用平臺
6.4.1 基于信任關系的商品推薦的應用前提、優缺點
6.4.2 基于信任關系的商品推薦的應用平臺歸納
6.5 本章小結
7 基于評論挖掘的商品推薦
7.1 基于評論挖掘的商品推薦問題定義
7.1.1 基于評論挖掘的推薦問題描述
7.1.2 基于評論挖掘的推薦框架
7.2 面向商品推薦的評論挖掘
7.2.1 評論數據收集與預處理
7.2.2 特征一意見對抽取
7.2.3 情感極性判斷及產品評分計算
7.3 用戶偏好分析
7.3.1 基于消費心理理論的評論用戶分類
7.3.2 基于關注度與需求度的用戶滿意度計算
7.4 個性化商品推薦
7.4.1 商品相似度計算
7.4.2 基于用戶滿意度的商品協同推薦
7.5 實驗及結果分析
7.5.1 實驗數據的描述與處理
7.5.2 推薦測評方法與結果
7.6 基于評論挖掘的商品推薦的應用平臺
7.6.1 基于評論挖掘的商品推薦的應用前提、優缺點
7.6.2 基于評論挖掘的商品推薦的應用平臺歸納
7.7 本章小結
8 總結與展望
8.1 總結
8.2 不足
8.3 展望
參考文獻
后記
展開全部
社會化電子推薦模型研究 作者簡介
涂海麗，東華理工大學經濟與管理學院市場營銷系教師，博士，副教授。主講課程為電子商務和管理信息系統，學生層次有本科和高職學生。研究方向為電子商務與信息服務。近5年來主持省級項目2項，排名第二參與省級以上項目3項，參與國家級項目1項。近5年發表CSSCI檢索論文5篇，其中1篇被人大復印資料全文轉載，2篇論文分別于2016年和2017年獲得市社會科學優秀成果二、三等獎。
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