| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 第一节 课题研究的背景 | 第8-10页 |
| 一 国家经济发展的政策 | 第8页 |
| 二 网络购物已成为新型的购物方式 | 第8-9页 |
| 三 电子商务门户网站的个性化推荐系统已不能满足顾客需求 | 第9页 |
| 四 网络经济已从“服务经济”开始向“体验式经济”转变 | 第9-10页 |
| 第二节 智能导购机器人在我国的研究现状 | 第10-11页 |
| 一 智能导购机器人的研究在我国正值起步阶段 | 第10-11页 |
| 第三节 相关技术研究现状 | 第11-13页 |
| 一 自然语言处理技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 二 汉语分词的研究现状 | 第12-13页 |
| 第四节 课题研究的目的与意义 | 第13-16页 |
| 一 从实际应用方面来看 | 第13-14页 |
| 二 从科学研究的角度来看 | 第14-16页 |
| 第二章 智能导购机器人的介绍 | 第16-22页 |
| 第一节 智能导购机器人的概念 | 第16页 |
| 第二节 智能导购机器人需要实现的功能 | 第16-17页 |
| 第三节 智能导购机器人的作用 | 第17-19页 |
| 一 从企业或商家的角度上来说 | 第17-18页 |
| 二 从顾客体验的角度来说 | 第18-19页 |
| 第四节 研究智能导购机器人面临的主要挑战 | 第19-21页 |
| 一 自然语言处理方面的的共性问题 | 第19页 |
| 二 智能导购机器人系统研究的个性问题 | 第19-21页 |
| 第五节 智能导购机器人系统框架结构 | 第21-22页 |
| 第三章 智能导购机器人系统中的知识库设计 | 第22-31页 |
| 第一节 智能导购系统知识库总述 | 第22-23页 |
| 第二节 各类知识库的的概念与建立 | 第23-31页 |
| 一 专业词库 | 第23-25页 |
| 二 语义模板库(权值关键词库) | 第25-27页 |
| 三 问题/答案库 | 第27-28页 |
| 四 产品特征库 | 第28页 |
| 五 产品库 | 第28-29页 |
| 六 用户个性知识库 | 第29-31页 |
| 第四章 基于语义模板的自然语言处理算法 | 第31-39页 |
| 第一节 语义模板 | 第31-35页 |
| 一 语义模板的定义 | 第31-32页 |
| 二 语义模板的作用 | 第32-33页 |
| 三 建立语义模板的原则 | 第33-35页 |
| 第二节 基于语义模板的自然语言处理算法 | 第35-37页 |
| 一 语义理解 | 第35-37页 |
| 二 反馈答案 | 第37页 |
| 第三节 总结 | 第37-39页 |
| 第五章 智能导购机器人系统中的分词算法和学习算法介绍 | 第39-45页 |
| 第一节 汉语分词算法介绍 | 第39-42页 |
| 第二节 本系统采用的分词算法和实现步骤 | 第42-43页 |
| 一 基于专业词库的正向最大匹配分词法 | 第42页 |
| 二 分析分词结果,修正分词算法 | 第42-43页 |
| 第三节 本系统的机器学习算法——模仿学习 | 第43-45页 |
| 第六章 智能导购系统的推荐算法 | 第45-53页 |
| 第一节 本系统中的推荐算法的提出 | 第45-46页 |
| 一 各类推荐算法介绍与不足之处 | 第45页 |
| 二 智能导购机器人系统的推荐算法在导购过程中的优越性 | 第45-46页 |
| 第二节 智能导购机器人系统的推荐算法详述 | 第46-53页 |
| 一 算法总述与结构图 | 第46页 |
| 二 算法中的概念和公式的说明 | 第46-50页 |
| 三 基于商品特征的个性化推荐算法 | 第50-53页 |
| 第七章 实验结果与分析 | 第53-61页 |
| 第一节 问答系统的评测方法介绍 | 第53页 |
| 第二节 本论文采用的测试方法——问答系统人工测评法 | 第53-54页 |
| 第三节 实验设计与结果分析 | 第54-58页 |
| 一 数据来源 | 第54页 |
| 二 实验目的 | 第54页 |
| 三 实验过程 | 第54-55页 |
| 四 实验结果 | 第55-58页 |
| 第四节 智能导购系统的实验结果演示 | 第58-61页 |
| 第八章 结束语 | 第61-65页 |
| 第一节 全文总结 | 第61页 |
| 第二节 系统的不足之处 | 第61-62页 |
| 一 知识库建立的费时费力与系统应用领域的受限性 | 第61-62页 |
| 二 机器缺乏主动学习的能力 | 第62页 |
| 三 推荐系统算法理论与实践的差距 | 第62页 |
| 第三节 改进的意见 | 第62-65页 |
| 一 考虑隐马尔科夫分词模型 | 第62页 |
| 二 在系统中增加机器学习算法 | 第62-63页 |
| 三 借鉴电子商务中的推荐算法改进本论文提出的推荐算法的不足 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录 | 第67-85页 |
| 附录一 文本加密程序源代码 | 第67-69页 |
| 附录二 自动分词程序源代码 | 第69-73页 |
| 附录三 智能导购机器人算法程序源代码 | 第73-81页 |
| 附录四 测试问题集 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第86-87页 |
