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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書從挖掘在線評(píng)論入手，構(gòu)建了面向長(zhǎng)尾產(chǎn)品的特征-觀點(diǎn)挖掘模型。不同于以往的研究，該模型刻畫了文檔級(jí)別的情感特征分布，提出了基于多詞性標(biāo)注的**熵模型特征函數(shù)改進(jìn)方法，并結(jié)合單詞共現(xiàn)模式對(duì)長(zhǎng)尾產(chǎn)品特征詞和消費(fèi)者觀點(diǎn)詞進(jìn)行了準(zhǔn)確的識(shí)別與區(qū)分，設(shè)計(jì)了吉布斯采樣算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行求解，同時(shí)提出了改進(jìn)的k-medoids算法對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分類。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的搜索結(jié)果多樣性問題研究》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代搜索技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)
1.1 研究背景
1.2 研究問題與意義
1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
2 個(gè)性化搜索的研究動(dòng)態(tài)
2.1 在線評(píng)論的有用性研究
2.2 基于評(píng)論數(shù)據(jù)的搜索結(jié)果研究
2.3 搜索結(jié)果多樣性相關(guān)研究
2.4 研究評(píng)述
3 面向長(zhǎng)尾產(chǎn)品的特征-觀點(diǎn)挖掘模型
3.1 問題描述
3.2 面向長(zhǎng)尾產(chǎn)品的特征-觀點(diǎn)挖掘模型構(gòu)建
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.4 本章小結(jié)
4 基于產(chǎn)品評(píng)價(jià)特征的多樣化搜索結(jié)果識(shí)別研究
4.1 問題描述
4.2 預(yù)備知識(shí)
4.3 混合數(shù)據(jù)的統(tǒng)一相似性度量問題研究
4.4 多樣化搜索結(jié)果識(shí)別算法構(gòu)建
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.6 本章小結(jié)
5 基于消費(fèi)者動(dòng)態(tài)偏好的多樣化搜索結(jié)果識(shí)別研究
5.1 問題描述
5.2 消費(fèi)者動(dòng)態(tài)偏好分析模型構(gòu)建
5.3 搜索結(jié)果最大相關(guān)-多樣性問題研究
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于消費(fèi)者在線查詢的產(chǎn)品推薦問題研究
6.1 問題描述
6.2 基于在線查詢的推薦框架構(gòu)建
6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
6.4 本章小結(jié)
7 新零售背景下全渠道推薦機(jī)制研究的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
7.1 新零售背景下全渠道推薦機(jī)制研究的意義
7.2 全渠道推薦機(jī)制研究梳理
7.3 現(xiàn)有研究的不足與未來的研究方向
8 結(jié)論與展望
8.1 研究結(jié)論
8.2 研究展望
參考文獻(xiàn)