大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者行為模式與網(wǎng)購(gòu)評(píng)語(yǔ)挖掘方法研究

目錄
第1章 緒論 1
1.1 本書(shū)的撰寫(xiě)目的與意義 1
1.2 國(guó)內(nèi)外研究狀況 2
1.3 研究思路 9
1.4 主要研究?jī)?nèi)容 11
1.5 本章小結(jié) 14
第2章 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集與并行化計(jì)算方法 15
2.1 基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)采集 15
2.2 Spark基礎(chǔ)與Spark分布式集群搭建 25
2.3 本章小結(jié) 35
第3章 網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者行為模式與影響因素分析 36
3.1 網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者行為分類(lèi)與特征分析 37
3.2 消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)全過(guò)程模型 43
3.3 網(wǎng)購(gòu)消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)意愿的影響因素分析與實(shí)證——以在校大學(xué)生為例 47
3.4 本章小結(jié) 53
第4章 考慮消費(fèi)者評(píng)分與訪問(wèn)日志的商品推薦方法 54
4.1 協(xié)同過(guò)濾推薦算法及Slope one算法 54
4.2 基于改進(jìn)Slope one算法的推薦方法 60
4.3 基于改進(jìn)相似度和遺忘曲線的組合推薦算法 65
4.4 基于用戶(hù)訪問(wèn)日志Hamming聚類(lèi)和加權(quán)用戶(hù)行為的混合推薦算法 69
4.5 推薦算法的應(yīng)用研究 78
4.6 本章小結(jié) 91
第5章 面向零售商品銷(xiāo)售記錄的商品關(guān)聯(lián)關(guān)系分析 92
5.1 基于艾賓浩斯遺忘曲線的零售商品模糊關(guān)聯(lián)分析方法 93
5.2 基于復(fù)數(shù)權(quán)網(wǎng)絡(luò)的零售商品關(guān)聯(lián)分析方法 102
5.3 零售商品關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)稀疏網(wǎng)絡(luò)的快速聚類(lèi)算法 110
5.4 本章小結(jié) 117
第6章 大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)購(gòu)評(píng)語(yǔ)的挖掘 118
6.1 網(wǎng)購(gòu)評(píng)語(yǔ)高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性分析 119
6.2 網(wǎng)購(gòu)評(píng)語(yǔ)的情感分析與分類(lèi) 129
6.3 電商平臺(tái)中“水軍”評(píng)論的識(shí)別方法 182
6.4 網(wǎng)購(gòu)評(píng)語(yǔ)多主體引導(dǎo)策略 191
6.5 本章小結(jié) 193
參考文獻(xiàn) 195