摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 引言 | 第10-20页 |
1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
1.2.1 基于情感分析的信息推荐 | 第11-13页 |
1.2.2 电子商务个性化推荐 | 第13-14页 |
1.2.3 语义情感分析 | 第14-15页 |
1.2.4 分析与总结 | 第15-16页 |
1.3 关于本论文 | 第16-19页 |
1.3.1 研究目标 | 第16页 |
1.3.2 研究内容 | 第16页 |
1.3.3 研究方法 | 第16-17页 |
1.3.4 研究思路 | 第17页 |
1.3.5 研究重点及难点 | 第17-18页 |
1.3.6 创新之处 | 第18页 |
1.3.7 论文组织结构 | 第18-19页 |
1.4 本章小结 | 第19-20页 |
第2章 相关理论及技术 | 第20-29页 |
2.1 电子商务个性化推荐概述 | 第20-21页 |
2.1.1 定义及内涵 | 第20页 |
2.1.2 核心价值与作用 | 第20页 |
2.1.3 典型应用 | 第20-21页 |
2.2 电子商务个性化推荐关键技术 | 第21-24页 |
2.2.1 用户兴趣建模 | 第21-22页 |
2.2.2 推荐机制 | 第22-24页 |
2.2.3 信息资源管理 | 第24页 |
2.3 语义情感分析 | 第24-27页 |
2.3.1 情感获取与表征 | 第25-26页 |
2.3.2 情感极性与倾向分析 | 第26页 |
2.3.3 情感词汇本体构建 | 第26-27页 |
2.4 基于情感分析的信息推荐 | 第27-28页 |
2.4.1 定义及内涵 | 第27页 |
2.4.2 关键技术 | 第27-28页 |
2.4.3 典型应用 | 第28页 |
2.5 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 基于语义情感分析的电子商务个性化推荐模型设计 | 第29-44页 |
3.1 设计目标、原则、思路 | 第29-31页 |
3.1.1 设计目标 | 第29页 |
3.1.2 设计原则 | 第29-30页 |
3.1.3 设计思路 | 第30-31页 |
3.2 体系结构 | 第31-33页 |
3.2.1 应用层 | 第31页 |
3.2.2 推荐层 | 第31-32页 |
3.2.3 资源层 | 第32-33页 |
3.3 功能模块设计 | 第33-37页 |
3.3.1 系统用户身份验证模块 | 第33页 |
3.3.2 开发用户资源配置模块 | 第33-34页 |
3.3.3 用户反馈模块 | 第34页 |
3.3.4 特征提取模块 | 第34-35页 |
3.3.5 语义情感分析模块 | 第35页 |
3.3.6 用户兴趣建模模块 | 第35-36页 |
3.3.7 目标推荐模块 | 第36页 |
3.3.8 数据提取模块 | 第36页 |
3.3.9 数据预处理模块 | 第36-37页 |
3.4 运行机理 | 第37-39页 |
3.4.1 总体运行流程 | 第37页 |
3.4.2 详细运行流程 | 第37-39页 |
3.5 技术解决方案 | 第39-43页 |
3.5.1 用户兴趣建模 | 第39-40页 |
3.5.2 推荐机制 | 第40页 |
3.5.3 信息资源管理 | 第40-41页 |
3.5.4 语义情感分析 | 第41-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-44页 |
第4章 基于语义情感分析的电子商务个性化推荐应用案例分析 | 第44-55页 |
4.1 应用案例概述 | 第44页 |
4.2 用户界面 | 第44-46页 |
4.2.1 普通用户界面 | 第44-45页 |
4.2.2 开发用户界面 | 第45页 |
4.2.3 系统管理员界面 | 第45-46页 |
4.3 用户兴趣建模 | 第46-49页 |
4.3.1 用户兴趣模型构建 | 第46-48页 |
4.3.2 用户相似度计算 | 第48-49页 |
4.4 推荐机制 | 第49-50页 |
4.5 信息资源管理 | 第50-54页 |
4.5.1 网络爬虫 | 第50-52页 |
4.5.2 数据预处理 | 第52-53页 |
4.5.3 数据存储 | 第53-54页 |
4.6 语义情感分析 | 第54页 |
4.7 本章小结 | 第54-55页 |
第5章 全文总结与研究展望 | 第55-57页 |
5.1 全文总结 | 第55-56页 |
5.2 研究展望 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
致谢 | 第61-63页 |
附件 | 第63页 |