基于复杂网络的网上商品交易行为特征研究
摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-15页 |
第一章 绪论 | 第15-22页 |
·研究背景 | 第15-17页 |
·研究目的与意义 | 第17-18页 |
·研究思路与论文结构 | 第18-20页 |
·研究思路 | 第18-19页 |
·论文结构 | 第19-20页 |
·研究创新点 | 第20-22页 |
第二章 理论基础与文献综述 | 第22-35页 |
·复杂网络相关概念 | 第22-28页 |
·复杂网络统计特性 | 第22-25页 |
·复杂网络基本模型 | 第25-27页 |
·复杂网络分析社会关系的特点 | 第27-28页 |
·网上交易相关概念 | 第28-30页 |
·网上交易 | 第28-29页 |
·网上交易平台 | 第29页 |
·网络交易行为特点 | 第29-30页 |
·研究现状 | 第30-33页 |
·复杂网络研究现状 | 第30-31页 |
·网上交易研究现状 | 第31-33页 |
·目前存在的问题 | 第33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第三章 时变复杂网络的模型演化 | 第35-54页 |
·时变复杂网络模型结构的量化 | 第35-41页 |
·度的基本中介量 | 第35-37页 |
·模型的测量方法 | 第37-41页 |
·时变复杂网络模型的演化 | 第41-49页 |
·时间变化图 | 第41-43页 |
·不同指标对模型演变的对比分析 | 第43-49页 |
·扩展小世界网络模型 | 第49-53页 |
·模型结构分析 | 第50-51页 |
·E-WS 模型 | 第51-52页 |
·扩展小世界网络模型的优势 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
第四章 基于复杂网络的网上交易社区结构研究 | 第54-76页 |
·复杂网络社区结构相关问题研究 | 第54-56页 |
·复杂网络社区聚类算法 | 第56-65页 |
·算法分类 | 第56-61页 |
·聚类算法精度分析 | 第61-65页 |
·网上交易平台模型构建 | 第65-70页 |
·关键问题分析 | 第65-67页 |
·模型设计与算法描述 | 第67-70页 |
·网上交易平台复杂网络实验 | 第70-74页 |
·实验过程 | 第70-74页 |
·实验结论分析 | 第74页 |
·本章小结 | 第74-76页 |
第五章 网上交易信息与评价观点传播研究 | 第76-101页 |
·网络消费信息传播模式 | 第76-79页 |
·网络消费者交易评价的传播与演化 | 第79-90页 |
·网民观点关系网络拓扑的小世界效应特性 | 第79-81页 |
·意见领袖对观点传播过程的影响 | 第81-83页 |
·算法与实验分析 | 第83-90页 |
·网上交易评价对网上交易的影响模型 | 第90-98页 |
·观点传播模型特点分析 | 第90-91页 |
·模型假设 | 第91-92页 |
·网络观点的倾向度转化规则 | 第92-94页 |
·消费体验与观点评价形成过程 | 第94-96页 |
·观点传播和消费体验与评价形成模型 | 第96-98页 |
·实验与仿真分析 | 第98-99页 |
·实验环境和仿真步骤 | 第98-99页 |
·实验结果分析 | 第99页 |
·本章小结 | 第99-101页 |
第六章 个性化推荐对客户信任传递机理的研究 | 第101-126页 |
·网上交易中信任的内涵与理论分析 | 第101-105页 |
·信任的基本理论 | 第101-102页 |
·信任初期阶段顾客行为特征分析 | 第102-104页 |
·信誉机制对于信任决策的作用 | 第104-105页 |
·个性化推荐对客户信任的影响因素分析 | 第105-112页 |
·基于推荐的动态信任模型 | 第112-119页 |
·信任网络结构的特性分析 | 第112-113页 |
·推荐信任值的度量与算法 | 第113-117页 |
·参数讨论 | 第117-119页 |
·仿真实验与结果分析 | 第119-125页 |
·交易模型初始化设计 | 第119-122页 |
·实验步骤 | 第122-124页 |
·实验结论 | 第124-125页 |
·本章小结 | 第125-126页 |
第七章 总结与展望 | 第126-129页 |
·研究总结 | 第126-127页 |
·研究展望 | 第127-129页 |
参考文献 | 第129-141页 |
致谢 | 第141-142页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第142页 |