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基于商品网络、消费者网络及评价特征的个性化推荐研究
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基于商品网络、消费者网络及评价特征的个性化推荐研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-23页
　　1.1 研究背景第11-12页
　　1.2 国内外研究述评第12-18页
　　　　1.2.1 关联规则分析第13-14页
　　　　1.2.2 相同购买分析第14-15页
　　　　1.2.3 个性化推荐第15-18页
　　1.3 概念界定及研究问题第18-20页
　　　　1.3.1 概念界定第18-19页
　　　　1.3.2 研究问题第19-20页
　　1.4 研究方法及框架第20-23页
　　　　1.4.1 研究方法第20-21页
　　　　1.4.2 研究框架第21-23页
2 相关理论及技术第23-30页
　　2.1 超市购物篮分析第23-25页
　　2.2 复杂网络相关理论第25-27页
　　　　2.2.1 复杂网络理论第25-26页
　　　　2.2.2 社会网络分析第26-27页
　　2.3 文本挖掘与TF-IDF算法第27-30页
3 商品网络与消费者网络特征分析第30-41页
　　3.1 数据获取第30-31页
　　3.2 商品网络分析第31-36页
　　　　3.2.1 商品网络绘制第31-33页
　　　　3.2.2 调性商品挖掘第33-36页
　　3.3 消费者网络分析第36-41页
　　　　3.3.1 消费者网络绘制第36-39页
　　　　3.3.2 高端消费者群体第39-41页
4 消费者评价挖掘第41-46页
　　4.1 分词与特征项表示第42页
　　4.2 词义相似度计算和文本聚类第42-44页
　　4.3 评价品类分布第44-46页
5 基于商品网络、消费者网络和评价的个性化推荐方法第46-51页
　　5.1 基于商品网络、消费者网络和评价的推荐框架第46-47页
　　5.2 基于商品网络、消费者网络和评价的推荐算法第47-51页
　　　　5.2.1 商品关联强度第47-48页
　　　　5.2.2 基于商品网络的关联算法第48-49页
　　　　5.2.3 基于消费者网络的关联度算法第49页
　　　　5.2.4 基于评价关联度算法第49-50页
　　　　5.2.5 基于商品网络、消费者网络和评价的关联度回归模型第50-51页
6 结果与讨论第51-64页
　　6.1 结论与启示第51-62页
　　　　6.1.1 解读商品间的关系第51-53页
　　　　6.1.2 挖掘高调性商品第53-55页
　　　　6.1.3 高端消费群体发现第55-57页
　　　　6.1.4 消费者评价挖掘第57-59页
　　　　6.1.5 个性化商品推荐第59-62页
　　6.2 贡献与展望第62-64页
主要参考文献第64-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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