- 作 者：涂海丽著
- 出 版 社：北京：经济科学出版社
- 出版年份：2018
- ISBN：9787514195750
- 标注页数：270 页
- PDF页数：283 页
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1 引言 1
1.1 选题背景与研究意义 3
1.1.1 选题背景 3
1.1.2 研究意义 9
1.2 商品推荐的国内外研究现状 11
1.2.1 国内研究现状 13
1.2.2 国外研究现状 23
1.2.3 国内外研究述评 40
1.3 研究内容、方法与创新点 42
1.3.1 研究目标与内容 42
1.3.2 研究思路与方法 44
1.3.3 创新之处 46
2 社会化电子商务推荐理论基础 48
2.1 社会化电子商务基本理论 48
2.1.1 社会化电子商务的概念与特征 49
2.1.2 社会化电子商务的分类 58
2.1.3 面向社会化电子商务的推荐 61
2.2 用户需求相关理论 62
2.2.1 用户需求、偏好与兴趣 62
2.2.2 马斯洛需求层次理论 68
2.2.3 用户需求建模过程及方法 69
2.2.4 社会化电子商务中的用户需求 74
2.3 电子商务推荐理论 75
2.3.1 电子商务推荐系统原理与分类 76
2.3.2 主要推荐方法 78
2.3.3 社会化推荐 83
2.3.4 推荐效果评价指标与方法 85
2.4 消费者心理与行为理论 87
2.4.1 消费心理理论 87
2.4.2 消费者行为理论 91
2.5 研究问题界定 95
2.6 本章小结 97
3 社会化电子商务用户需求建模 99
3.1 社会化电子商务中用户需求获取 101
3.1.1 社会化电子商务中的用户需求信息源 101
3.1.2 社会化电子商务中用户需求获取方法 103
3.2 社会化电子商务用户需求表示 106
3.2.1 基于标签的用户需求向量空间表示 107
3.2.2 社交关系中的用户需求表示 108
3.2.3 社区评论中的用户需求表示 110
3.3 用户需求模型的更新 113
3.3.1 用户需求模型更新方法 113
3.3.2 社会化电子商务用户需求模型的更新 114
3.4 本章小结 116
4 社会化电子商务推荐的模型框架 117
4.1 社会化电子商务推荐模型框架的构建 119
4.1.1 社会化电子商务中的用户行为 119
4.1.2 社会化电子商务中的用户需求表现 123
4.1.3 社会化电子商务中的商品推荐思路 125
4.2 社会化电子商务中的商品推荐方法体系 127
4.2.1 基于标签—本体的商品推荐方法 130
4.2.2 基于信任关系的商品推荐方法 131
4.2.3 基于评论挖掘的商品推荐方法 133
4.3 本章小结 135
5 基于标签—本体的商品推荐 137
5.1 基于标签—本体的商品推荐问题定义 140
5.2 基于标签—本体的商品推荐模型构建 145
5.2.1 产品本体构建 146
5.2.2 用户偏好建模 153
5.2.3 个性化商品推荐 158
5.3 实验及结果分析 160
5.3.1 实验数据的描述与处理 160
5.3.2 数据分析 161
5.3.3 实验对比与结果分析 163
5.4 基于标签—本体的商品推荐的适用平台 166
5.4.1 基于标签—本体的商品推荐的应用前提、优缺点 166
5.4.2 基于标签—本体的商品推荐的应用平台归纳 167
5.5 本章小结 168
6 基于信任关系的商品推荐 169
6.1 基于信任关系的商品推荐理论基础与问题定义 171
6.1.1 信任相关理论 171
6.1.2 社会化电子商务中用户之间信任的影响因素 176
6.1.3 基于信任关系的商品推荐问题定义 179
6.2 基于信任关系的商品推荐模型构建 182
6.2.1 用户信任网络构建 185
6.2.2 用户之间信任度计算 187
6.2.3 基于标签的用户兴趣相似度计算 194
6.2.4 基于信任关系的商品推荐算法 194
6.3 实验及结果分析 196
6.3.1 实验数据的描述与处理 196
6.3.2 评估指标与对比方法 197
6.3.3 实验与结果讨论 198
6.4 基于信任关系的商品推荐的适用平台 200
6.4.1 基于信任关系的商品推荐的应用前提、优缺点 200
6.4.2 基于信任关系的商品推荐的应用平台归纳 201
6.5 本章小结 201
7 基于评论挖掘的商品推荐 203
7.1 基于评论挖掘的商品推荐问题定义 204
7.1.1 基于评论挖掘的推荐问题描述 204
7.1.2 基于评论挖掘的推荐框架 206
7.2 面向商品推荐的评论挖掘 210
7.2.1 评论数据收集与预处理 210
7.2.2 特征—意见对抽取 212
7.2.3 情感极性判断及产品评分计算 218
7.3 用户偏好分析 221
7.3.1 基于消费心理理论的评论用户分类 221
7.3.2 基于关注度与需求度的用户满意度计算 224
7.4 个性化商品推荐 226
7.4.1 商品相似度计算 226
7.4.2 基于用户满意度的商品协同推荐 227
7.5 实验及结果分析 228
7.5.1 实验数据的描述与处理 228
7.5.2 推荐测评方法与结果 230
7.6 基于评论挖掘的商品推荐的应用平台 231
7.6.1 基于评论挖掘的商品推荐的应用前提、优缺点 231
7.6.2 基于评论挖掘的商品推荐的应用平台归纳 232
7.7 本章小结 233
8 总结与展望 234
8.1 总结 235
8.2 不足 239
8.3 展望 241
参考文献 243
后记 269