隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,越來越多的客車企業(yè)利用營銷型企業(yè)網(wǎng)站開展商務(wù)活動(dòng)。與傳統(tǒng)營銷相比,企業(yè)網(wǎng)站記錄了客戶的訪問行為數(shù)據(jù),包括點(diǎn)擊流和用戶產(chǎn)品評論。這些海量的、干凈的訪問行為數(shù)據(jù),為企業(yè)獲取客戶需求提供了重要的數(shù)據(jù)源。然而,這些數(shù)據(jù)并不能直接利用。如何從訪問行為數(shù)據(jù)中提取有用的客戶需求信息,已成為客車企業(yè)網(wǎng)絡(luò)營銷需要解決的重要問題之一。本文旨在研究基于客車企業(yè)營銷型網(wǎng)站訪問行為數(shù)據(jù)的客戶需求獲取方法,具體研究了以下三個(gè)問題：（1）研究了客車產(chǎn)品客戶需求知識的表示及構(gòu)建方法。針對從客車企業(yè)營銷型網(wǎng)站訪問行為中提取客戶需求效用的目標(biāo),提出了基于本體的客車產(chǎn)品客戶需求知識表示及構(gòu)建方法,包括概念模型、知識庫模板和知識獲取三部分。其中,針對概念模型,提出了從客戶需求形式化表示到基于本體的知識表示的映射方法；針對知識庫模板,提出了將其結(jié)構(gòu)分為邏輯結(jié)構(gòu)和采集點(diǎn)的兩類表示方式；針對知識獲取,提出了基于包裝器歸納的營銷型網(wǎng)站網(wǎng)頁模板抽取方法。（2）研究了客車產(chǎn)品評論文本中客戶需求特征的抽取方法。針對客車企業(yè)營銷型網(wǎng)站產(chǎn)品評論文本的特點(diǎn),提出了需求觸發(fā)詞的概念,并在此基礎(chǔ)上提出了一種抽取方法,該方法包括產(chǎn)品... 

【文章來源】：武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：130 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 論文相關(guān)領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 客戶需求獲取
        1.3.2 領(lǐng)域本體構(gòu)建
        1.3.3 信息抽取
        1.3.4 Web使用挖掘
    1.4 當(dāng)前研究存在的不足
    1.5 課題的項(xiàng)目支撐
    1.6 論文研究內(nèi)容
第2章 概念界定、理論基礎(chǔ)與方法框架
    2.1 概念界定
        2.1.1 營銷型企業(yè)網(wǎng)站
        2.1.2 客戶需求
        2.1.3 網(wǎng)站訪問行為
        2.1.4 客戶特征及分類
    2.2 理論基礎(chǔ)
        2.2.1 全信息理論
        2.2.2 消費(fèi)者信息處理及決策理論
    2.3 方法框架
        2.3.1 客車產(chǎn)品市場特征及其網(wǎng)絡(luò)營銷過程分析
        2.3.2 面向客車產(chǎn)品的基于企業(yè)網(wǎng)站訪問行為的客戶需求獲取框架
    2.4 本章小結(jié)
第3章 客車產(chǎn)品客戶需求知識庫的構(gòu)建方法
    3.1 引言
    3.2 客車產(chǎn)品客戶需求知識庫的架構(gòu)
    3.3 客車產(chǎn)品客戶需求知識庫概念模型
        3.3.1 客戶需求知識表示
        3.3.2 客戶需求知識庫概念模型的構(gòu)建
    3.4 客車產(chǎn)品客戶需求知識庫模板
        3.4.1 知識庫模板的定義及結(jié)構(gòu)
        3.4.2 知識庫模板的構(gòu)建方法
    3.5 客車產(chǎn)品客戶需求的知識獲取
        3.5.1 基于Stalker算法的數(shù)據(jù)抽取方法
        3.5.2 客戶需求知識庫的生成
    3.6 實(shí)驗(yàn)與評價(jià)
    3.7 本章小結(jié)
第4章 客車產(chǎn)品評論文本的客戶需求特征抽取方法
    4.1 引言
    4.2 客車產(chǎn)品評論文本的客戶需求特征抽取框架
    4.3 需求特征詞的識別方法
        4.3.1 基本思想
        4.3.2 模式相似度計(jì)算方法
    4.4 基本需求的檢測方法
        4.4.1 基本需求的分類
        4.4.2 基于需求觸發(fā)詞的基本需求檢測方法
    4.5 基本需求內(nèi)容識別方法
    4.6 實(shí)驗(yàn)與評價(jià)
    4.7 本章小結(jié)
第5章 基于訪問行為的客車產(chǎn)品客戶需求聚類方法
    5.1 引言
    5.2 客車產(chǎn)品客戶需求聚類方法框架
    5.3 數(shù)據(jù)建模
        5.3.1 “訪客-受訪頁面”矩陣
        5.3.2 “訪客-評論特征詞”矩陣
        5.3.3 “訪客-客戶需求”矩陣
    5.4 基于k-means算法的訪客聚類方法
        5.4.1 訪客聚類的算法實(shí)現(xiàn)
        5.4.2 簇的特征化描述
    5.5 訪客屬性特征的歸納
        5.5.1 訪客屬性特征的獲取
        5.5.2 訪客特征歸納的算法實(shí)現(xiàn)
    5.6 實(shí)驗(yàn)與評價(jià)
    5.7 本章小結(jié)
第6章 客車企業(yè)網(wǎng)站客戶需求獲取系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    6.1 需求分析
        6.1.1 客戶訪問行為數(shù)據(jù)獲取
        6.1.2 客戶訪問行為分析
        6.1.3 前臺數(shù)據(jù)采集
    6.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        6.2.1 系統(tǒng)構(gòu)架
        6.2.2 系統(tǒng)環(huán)境
    6.3 前臺功能
        6.3.1 產(chǎn)品展示
        6.3.2 智能選客車
    6.4 后臺功能
        6.4.1 網(wǎng)站流量管理
        6.4.2 商機(jī)管理
        6.4.3 訪問行為分析
    6.5 本章小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄2 攻讀學(xué)位期間參與的科研課題


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]信息抽取中實(shí)體關(guān)系識別研究[D]. 張奇.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[3]復(fù)雜產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識模型構(gòu)建及其重用方法研究[D]. 宋欣.天津大學(xué) 2009
[4]中文事件抽取關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 譚紅葉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2008
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碩士論文
[1]基于主題的中文事件抽取技術(shù)研究及應(yīng)用[D]. 吳剛.蘇州大學(xué) 2009
[2]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘分類問題研究與應(yīng)用[D]. 趙鳳霞.遼寧師范大學(xué) 2009



本文編號：3380917