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消费者行为数据驱动的搜索结果多样性问题研究 黄鑫 著 经管、励志 文轩网
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消费者行为数据驱动的搜索结果多样性问题研究
网络消费者行为研究是以挖掘消费者需求为核心,进行新产品设计与开发、智能营销以及个性化推荐的前沿课题。本书是在全面梳理网络消费者产品搜寻、浏览与评价行为的基础上,实施用户画像建模与个性化推荐的经验总结,内容包括:(1)大数据时代推荐系统面临的机遇与挑战;(2)现有推荐系统研究的回顾与总结;(3)面向长尾产品的消费者观点态度挖掘;(4)基于消费者评价行为的推荐机制;(5)网络消费者搜索行为建模;(6)基于消费者查询行为的个性化推荐机制;(7)新零售背景下未来智能推荐系统的几种选择路径。
本书从挖掘在线评论入手,构建了面向长尾产品的特征-观点挖掘模型。不同于以往的研究,该模型刻画了文档级别的情感特征分布,提出了基于多词性标注的熵模型特征函数改进方法,并结合单词共现模式对长尾产品特征词和消费者观点词进行了准确的识别与区分,设计了吉布斯采样算法对模型参数进行求解,同时提出了改进的k-medoids算法对评论文本进行分类。
黄鑫,2020年毕业于西安交通大学,获得管理学博士学位,现为北京师范大学信息管理系讲师。目前主要研究方向为结合运筹优化与机器学习的智能决策分析,社会科学中机器学习方法的应用。现主持国家自然科学基金青年项目“消费者行为数据驱动的新零售企业线上线下融合的推荐机制研究”1项。在《Knowledge-Based Systems》、《IEEE Transactions on Engineering Management》、《Computers & Industrial Engineering》等国际知名期刊上发表论文多篇,在企业集成信息系统国际大会IFIP CONFENIS、COMPUTERS AND INDUSTRIAL ENGINEERING等高水平国际会议上发表多篇学术论文。
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