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面向社会媒体的用户消费意图分析关键技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第15-40页
    1.1 课题背景及研究意义第15-21页
        1.1.1 课题背景第15-19页
        1.1.2 课题意义第19-21页
    1.2 研究现状及分析第21-37页
        1.2.1 基于文本内容的消费意图分析第21-34页
        1.2.2 基于用户偏好的消费意图分析第34-36页
        1.2.3 目前存在的问题第36-37页
    1.3 本文的研究内容及章节安排第37-40页
第2章 基于特征迁移学习的消费意图语料获取第40-58页
    2.1 引言第40-43页
    2.2 基于特征迁移学习的消费意图语料获取问题描述第43-45页
        2.2.1 相关概念及问题定义第43页
        2.2.2 方法描述第43-45页
    2.3 基于特征迁移学习的消费意图语料获取第45-52页
        2.3.1 系统框架描述第45-46页
        2.3.2 基于自然标注的查询消费意图语料自动获取第46页
        2.3.3 基于共享特征学习的消费意图检测第46-49页
        2.3.4 基于特有特征与伪相关反馈融合的消费意图检测第49-52页
    2.4 实验结果与分析第52-57页
        2.4.1 实验数据第52-53页
        2.4.2 评价方法第53页
        2.4.3 对比实验系统第53-54页
        2.4.4 实验结果与分析第54-57页
    2.5 本章小结第57-58页
第3章 基于图排序的消费意图检测第58-77页
    3.1 引言第58-60页
    3.2 基于图排序的文本抽取相关方法第60-62页
        3.2.1 基于Text Rank的图排序方法第60-61页
        3.2.2 基于Relevance Rank的图排序方法第61-62页
    3.3 基于图排序的消费意图检测问题描述第62-64页
        3.3.1 消费意图检测问题描述第62页
        3.3.2 基于图排序的消费意图检测系统框架第62-64页
    3.4 基于图排序的消费意图检测第64-68页
        3.4.1 图模型构建第64-65页
        3.4.2 图的节点选取第65-66页
        3.4.3 图的边权重设置第66-68页
    3.5 实验结果与分析第68-75页
        3.5.1 对基于图构建方法的评价第68-71页
        3.5.2 对基于图排序的消费意图检测评价第71-75页
    3.6 本章小结第75-77页
第4章 基于单语词对齐模型的消费意图对象抽取第77-93页
    4.1 引言第77-79页
    4.2 消费意图对象抽取的问题分析第79-81页
        4.2.1 消费意图对象的定义第79-80页
        4.2.2 消费意图对象抽取的问题定义第80-81页
    4.3 基于单语词对齐模型的消费意图对象抽取第81-88页
        4.3.1 基于单语词对齐模型的消费意图对象候选抽取第81-86页
        4.3.2 基于网络挖掘的消费意图对象修正第86-88页
    4.4 实验结果与分析第88-92页
        4.4.1 评价方法第88页
        4.4.2 对比实验系统第88-90页
        4.4.3 对基于单语词对齐的消费意图对象候选抽取方法的评价第90-91页
        4.4.4 对基于网络挖掘消费意图对象修正方法的评价第91-92页
    4.5 本章小结第92-93页
第5章 基于用户偏好的消费意图识别第93-111页
    5.1 引言第93-96页
    5.2 用户消费行为数据的采集第96-99页
    5.3 基于用户偏好的消费意图识别第99-107页
        5.3.1 问题定义第99-100页
        5.3.2 特征选择第100-104页
        5.3.3 MLKNN分类器第104-107页
    5.4 实验结果与分析第107-110页
        5.4.1 评价方法第107-108页
        5.4.2 对比实验系统第108-109页
        5.4.3 对基于用户偏好的消费意图识别评价第109-110页
        5.4.4 对分类特征的评价第110页
    5.5 本章小结第110-111页
结论第111-113页
参考文献第113-122页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果第122-124页
致谢第124-126页
个人简历第126页

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