互联网 类型
可以朗读 语音朗读
119千字 字数
2020-11-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

探索研究基于语义的电子商务智能推荐模型和方法。

内容简介

本书综合应用商务智能、知识管理、知识发现、人工智能、自然语言处理等学科领域的理论与成果，结合数据挖掘、语义分析、复杂网络分析等先进技术与方法，深入探索和研究基于语义的商品智能推荐模型与技术方法体系。为基于下一代互联网（语义Web）下的智能推荐系统作预研工作。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 电子商务推荐研究现状
  • 1.2.2 国内外电子商务推荐研究中存在的不足
  • 1.3 研究方法和主要研究内容
  • 1.3.1 主要研究方法
  • 1.3.2 主要研究内容
  • 1.4 本书的组织结构
  • 第2章 本体的基础理论与构建
  • 2.1 本体理论基础
  • 2.1.1 本体的内涵与分类
  • 2.1.2 本体的建模元语
  • 2.1.3 本体描述语言
  • 2.1.4 本体与叙词表
  • 2.1.5 本体的应用
  • 2.2 本体构建
  • 2.2.1 本体构建分类
  • 2.2.2 本体构建的任务
  • 2.2.3 本体构建的方法
  • 2.2.4 本体构建的工具
  • 2.2.5 国内外著名通用本体
  • 第3章 基于语义的商品智能推荐模型
  • 3.1 传统商品推荐中存在的问题
  • 3.2 基于语义的商品智能推荐模型PIR-BSM的提出
  • 3.3 基于语义的商品智能推荐模型PIR-BSM
  • 3.3.1 PIR-BSM层次模型
  • 3.3.2 PIR-BSM过程模型
  • 3.3.3 PIR-BSM中的全息用户模型
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 基于语义的用户知识发现与商品本体构建方法
  • 4.1 基于语义的用户知识发现方法
  • 4.1.1 用户知识的表示方法
  • 4.1.2 用户知识发现的基本方法
  • 4.1.3 基于语义的Web使用挖掘用户知识发现方法
  • 4.1.4 基于社交网络的用户兴趣知识发现方法
  • 4.1.5 基于语义的用户评论知识发现方法
  • 4.2 商品本体构建方法
  • 4.2.1 商品知识的获取与商品本体的构建
  • 4.2.2 商品本体映射
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 基于语义的商品智能推荐策略与方法
  • 5.1 传统推荐策略与方法的不足
  • 5.2 基于语义的智能推荐策略
  • 5.2.1 推荐策略的自适应方法
  • 5.2.2 基于用户反馈的推荐算法自组织方法
  • 5.3 基于语义的主要推荐方法
  • 5.3.1 基于语义内容的商品推荐方法
  • 5.3.2 基于语义的商品协同推荐方法
  • 5.3.3 基于语义关联规则的商品推荐方法
  • 5.3.4 推荐算法的融合方法
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 实验分析与验证
  • 6.1 推荐效果评价准则和标准
  • 6.1.1 技术性指标
  • 6.1.2 商用性指标
  • 6.2 实验环境配置
  • 6.2.1 实验工具介绍
  • 6.2.2 Apache Mahout的安装和配置
  • 6.2.3 本体的解析方法
  • 6.3 实验过程
  • 6.3.1 基于语义的关联规则推荐对比实验
  • 6.3.2 基于语义的协同推荐对比实验
  • 6.3.3 基于用户反馈的推荐算法自组织方法对比实验
  • 6.4 实验结果的综合分析
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 全书总结
  • 7.2 研究展望
  • 参考文献
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

华中科技大学出版社

华中科技大学出版社创建于1980年12月，是教育部直属的全国重点大学出版社，教育部教材出版中心之一；1995年被原新闻出版署批准为电子出版物出版单位；2003年经新闻出版总署批准成立电子音像出版社，同年被批准为全国首批具有网络出版权的出版单位之一，从此拥有了图书、音像、电子出版物、网络出版物等四大媒介的正式出版权。