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基于知识本体的网络消费行为理论与方法研究

2020-12-07阅读(466)

基于知识本体的网络消费行为理论与方法研究

论文摘要

现有电子商务推荐系统不能满足网络条件下大规模网络营销服务的需求,语义本体论和电子商务推荐技术的结合,可以满足网格条件下商品知识、用户需求知识和推荐知识的有效获取、聚合和智能推荐协同工作的要求。通过对基于网络消费行为知识的电子商务智能服务的理论与方法进行研究,可以为大规模、高质量和强实时性要求的分布式电子商务智能服务系统的研发提供理论方法基础。本文将知识管理与本体论引入网络消费行为研究,提出基于知识本体的网络消费行为（Knowledge Ontology Based Online Consuming Behavior,KOB-OCB）构架模型,将基于网络消费行为知识的电子商务智能服务理论与方法研究分为四级结构:基于WEB的网络消费行为知识挖掘、网络消费行为知识本体表示、网络消费知识本体映射以及基于个性化需求的网络消费服务的智能化推荐,分别研究了基于WEB的网络消费行为知识挖掘算法、网络消费行为知识本体构建的理论与方法、网络消费知识本体映射方法、基于个性化需求的网络消费服务的智能化推荐系统等内容。本文主要研究内容如下:相关理论分析与评述。主要阐述了网络消费的基本理论、网络消费与传统消费的对比,对网络消费行为影响因素进行分析,探讨了基于电子商务的网络消费方式。网络消费知识挖掘原理与方法研究。分析了网络消费知识挖掘的基本概念;结合基于WEB的用户发现理论,设计了基于网络消费知识库的挖掘算法。网络消费行为知识表示研究。研究了网络消费行为知识的表示方法,探讨了网络消费本体模型、网络消费本体构建、基于网络消费领域本体的知识表示、基于WEB的电子商务本体自动构建方法等内容,分析了电子商务本体主干构建、基于WEB页面电子商务概念抽取等理论问题,构建了网络消费行为知识本体模型和实例。网络消费行为知识本体映射研究。研究了网络消费行为知识本体映射方法、网络消费行为知识本体映射过程、网络消费行为知识本体映射规则,为网络消费行为知识本体的应用奠定了基础。网络消费行为知识服务研究。研究了基于本体的网络消费需求与个性化服务、基于知识的网络消费个性化服务原理、基于知识的网络消费个性化服务（Knowledge Ontology Based Online Consuming Recommender System,KOB-OCRS）的知识表示方法、基于知识的网络消费个性化服务的知识获取方法、基于知识的网络消费个性化服务系统推理机制与推荐结果的产生等内容,剖析了基于知识的网络消费个性化服务策略的自适应选择问题。

论文目录

  • 致谢
  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 论文选题背景和意义
  • 1.1.1 为什么研究网络消费
  • 1.1.2 为什么引入本体论
  • 1.1.3 论文研究的理论意义和现实意义
  • 1.2 国内外相关研究的现状综述
  • 1.2.1 关于网络消费的研究
  • 1.2.2 关于网络消费知识的相关研究
  • 1.2.3 关于智能推荐的研究
  • 1.3 论文的研究内容及方法
  • 1.3.1 论文主要研究内容
  • 1.3.2 论文研究方法
  • 1.4 论文创新点
  • 2 KOB-OCB的提出及其基本原理研究
  • 2.1 KOB-OCB构架及属性分析
  • 2.1.1 KOB-OCB层次模型
  • 2.1.2 KOB-OCB过程模型
  • 2.1.3 KOB-OCB资源的统一表示与规范组织
  • 2.1.4 KOB-OCB语义交互环境
  • 2.2 网络消费内涵分析
  • 2.2.1 网络消费的界定
  • 2.2.2 网络消费行为的特征
  • 2.2.3 电子商务与网络消费的关系
  • 2.3 利用本体的网络消费行为描述
  • 2.3.1 本体的定义
  • 2.3.2 本体的描述语言OWL及其建模元语
  • 2.3.3 基于OWL的网络消费行为本体描述
  • 3 KOB-OCB基础数据的知识挖掘研究
  • 3.1 KOB-OCB对网络消费痕迹的数据挖掘研究
  • 3.2 KOB-OCB的用户发现理论
  • 3.2.1 WEB用户访问日志分布及特点
  • 3.2.2 KOB-OCB对网络消费痕迹的挖掘方法
  • 3.2.3 KOB-OCB对网络消费痕迹挖掘的一般流程
  • 3.2.4 KOB-OCB对网络消费痕迹挖掘的数据预处理分析
  • 3.3 KOB-OCB用户发现所采用的几种挖掘算法
  • 3.4 KOB-OCB架构对商品和网页描述
  • 3.4.1 描述方法研究
  • 3.4.2 网络产品和服务概念—属性CA矩阵
  • 3.4.3 网页语义相似度
  • 3.4.4 挖掘算法
  • 4 KOB-OCB知识本体构建方法研究
  • 4.1 知识本体描述
  • 4.2 知识本体自动构建
  • 4.3 KOB-OCB概念抽取与领域概念关系
  • 4.3.1 领域语义词典生成
  • 4.3.2 基于WEB页面网络消费概念抽取方法
  • 4.3.3 基于HowNet的网络消费领域概念关系
  • 4.4 KOB-OCB知识本体实例
  • 4.4.1 知识本体的领域确定
  • 4.4.2 知识本体类获取方法
  • 4.4.3 KOB-OCB的知识本体模型
  • 5 KOB-OCB知识本体映射研究
  • 5.1 映射方法
  • 5.1.1 解决本体异构性的有效途径
  • 5.1.2 本体映射的定义
  • 5.1.3 本体映射的方法分类
  • 5.2 映射过程
  • 5.2.1 实体语义相似性的多匹配策略（Multi-matching Strategy）算法
  • 5.2.2 数据源与局部本体之间的映射
  • 5.2.3 全局本体与各局部本体的映射
  • 5.3 映射规则
  • 5.3.1 相似度的定义
  • 5.3.2 映射发现策略
  • 5.3.3 本体映射系统的特点
  • 6 基于KOB-OCB的需求与个性化服务研究
  • 6.1 总体框架
  • 6.2 知识表示方法
  • 6.2.1 Recommend Onto本体模型
  • 6.2.2 规则和案例知识的表示方法
  • 6.3 知识获取方法
  • 6.3.1 知识获取方法分析
  • 6.3.2 基于本体的商品知识的获取方法
  • 6.3.3 基于本体的用户知识的获取方法
  • 6.4 推理机制与推荐结果的产生
  • 6.4.1 推理机制
  • 6.4.2 网络消费个性化服务系统推荐结果的产生
  • 6.5 服务策略的自适应选择
  • 7 总结与展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 未来研究展望
  • 参考文献
  • 附录A
  • 附录B
  • 附录C
  • 附录D
  • 附录E
  • 作者简历
  • 学位论文数据集

    • 相关论文文献

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    • [3].基于知识本体提纯的无人机故障数据采集仿真[J]. 计算机仿真 2014(11)
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    • [5].遵从变易规律 优化物理问题[J]. 中学物理教学参考 2020(16)
    • [6].基于课程知识本体的试题库构建研究[J]. 哈尔滨师范大学自然科学学报 2013(01)
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    • [8].近两年国外知识本体研究的进展[J]. 图书馆建设 2008(08)
    • [9].基于传统针灸知识本体的语义检索研究[J]. 中国数字医学 2014(07)
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    • [20].基于本体学习算法的学科本体辅助构建研究——以学习元平台语文学科知识本体的构建为例[J]. 中国电化教育 2015(03)
    • [21].基于知识本体的e-learning系统模型构建[J]. 图书馆学研究 2010(05)
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    • [27].基于本体的知识资源模糊聚类分析[J]. 计算机应用研究 2011(02)
    • [28].基于知识本体的自考文献资源体系的构建[J]. 现代情报 2011(08)
    • [29].基于Protégé的课程知识本体的构建[J]. 电脑知识与技术 2008(04)
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