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网络消费者感性需求分析及应用研究--以服装为例 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 1. 绪论 | 第9-19页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 | | 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 | | 1.1.2 研究意义 | 第11页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 | | 1.2.1 电子商务推荐相关研究 | 第11-14页 | | 1.2.2 服装个性化推荐方法 | 第14-15页 | | 1.2.3 感性需求相关研究 | 第15-16页 | | 1.3 本文研究内容与结构 | 第16-19页 | | 2. 商品属性与感性特征的联系 | 第19-31页 | | 2.1 模糊数学的引入 | 第19-22页 | | 2.1.1 语言变量的模糊化表示 | 第19-20页 | | 2.1.2 去模糊化 | 第20-22页 | | 2.2 研究对象的选择 | 第22-23页 | | 2.3 商品属性的获取 | 第23-25页 | | 2.3.1 商品属性的选取 | 第23页 | | 2.3.2 商品属性空间 | 第23-24页 | | 2.3.3 商品模型的表示 | 第24-25页 | | 2.4 感性特征的描述 | 第25-28页 | | 2.4.1 感性特征的概念 | 第25页 | | 2.4.2 感性特征空间 | 第25-27页 | | 2.4.3 感性特征的语义模糊化 | 第27-28页 | | 2.5 建立商品属性与感性特征的联系 | 第28-30页 | | 2.6 本章小结 | 第30-31页 | | 3. 个性化感性需求模型 | 第31-47页 | | 3.1 研究思路 | 第31-32页 | | 3.2 商品属性重要度 | 第32-34页 | | 3.2.1 商品属性重要度的概念 | 第32-33页 | | 3.2.2 商品属性重要度的计算 | 第33-34页 | | 3.3 商品感性特征评分矩阵 | 第34-35页 | | 3.3.1 感性特征评分的概念 | 第34页 | | 3.3.2 感性特征评分矩阵的构建 | 第34-35页 | | 3.4 个性化感性需求模型 | 第35-39页 | | 3.4.1 感性特征偏好度 | 第35-37页 | | 3.4.2 感性特征权重 | 第37-38页 | | 3.4.3 感性需求模型的建立 | 第38-39页 | | 3.5 实例验证 | 第39-46页 | | 3.5.1 样本的选择与处理 | 第39-40页 | | 3.5.2 个性化感性需求分析 | 第40-42页 | | 3.5.3 感性需求分析结果的验证 | 第42-46页 | | 3.6 本章小结 | 第46-47页 | | 4. 基于感性需求模型的推荐方法 | 第47-57页 | | 4.1 研究思路 | 第47页 | | 4.2 算法原理 | 第47-49页 | | 4.3 推荐方法描述 | 第49-51页 | | 4.3.1 商品与感性需求的相似度计算 | 第49-50页 | | 4.3.2 推荐算法描述 | 第50-51页 | | 4.4 推荐结果评价指标 | 第51页 | | 4.5 实验验证 | 第51-55页 | | 4.5.1 样本的选择与处理 | 第51-52页 | | 4.5.2 生成推荐列表 | 第52-53页 | | 4.5.3 推荐结果的验证 | 第53-55页 | | 4.6 本章小结 | 第55-57页 | | 总结 | 第57-59页 | | 参考文献 | 第59-64页 | | 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64-65页 | | 致谢 | 第65-66页 |
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论文编号BS2772560，这篇论文共66页
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