本文關(guān)鍵詞：面向推薦內(nèi)容呈現(xiàn)位置的網(wǎng)頁布局及區(qū)域權(quán)重研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)中信息過載問題以及滿足互聯(lián)網(wǎng)用戶個性化需求的增長,網(wǎng)頁個性化推薦技術(shù)應(yīng)運而生。當(dāng)今電子商務(wù)行業(yè)已經(jīng)從傳統(tǒng)的“商家有什么,就提供給消費者什么”的模式逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤跋M者需要什么,商家就提供什么”的模式,個性化推薦技術(shù)作為新時代下推動電子商務(wù)行業(yè)持續(xù)發(fā)展的新動力,得到了極大的發(fā)展與普及。個性化推薦的內(nèi)容形態(tài)復(fù)雜,可能是文字、圖片、視頻等多種承載形式,也可能是靜態(tài),動態(tài),動態(tài)靜態(tài)相結(jié)合的表現(xiàn)形式。而網(wǎng)頁作為個性化推薦技術(shù)的媒體平臺,個性化推薦內(nèi)容在網(wǎng)頁上的合理布局是影響用戶瀏覽點擊并做出反饋以及用戶在電子商務(wù)網(wǎng)站后期購買商品的重要因素。在推薦內(nèi)容相同的情況下,什么樣的網(wǎng)頁布局更能吸引用戶,更能提高推薦成功率,這引起了越來越多人的關(guān)注。科學(xué)清晰的網(wǎng)頁布局,不僅能夠使用戶快速便捷的瀏覽網(wǎng)站,提高潛在用戶的交易成功率,也能夠給用戶在瀏覽網(wǎng)站過程中帶來極佳的用戶體驗,培養(yǎng)用戶對網(wǎng)站的忠誠度,創(chuàng)造出區(qū)別于競爭對手的差異化優(yōu)勢,只有將推薦內(nèi)容與網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)特點完美結(jié)合的網(wǎng)頁才是科學(xué)合理的布局,也只有這樣才會受到用戶的持續(xù)青睞。本文在研究過程中,牢牢抓住權(quán)重化思想并將其貫穿始終,在已有的各種研究的基礎(chǔ)之上,結(jié)合不同學(xué)科之間的理論知識,充分考慮到影響權(quán)重值的各種因素并將其體現(xiàn)在權(quán)重之中。本文旨在通過將權(quán)重與網(wǎng)頁設(shè)計布局相結(jié)合,首先將網(wǎng)頁塊狀化,改變以往對于網(wǎng)頁的研究都是以網(wǎng)頁本身作為基本單位,將網(wǎng)頁中的內(nèi)容塊作為在研究中最小的處理單元,基于網(wǎng)頁功能并利用機器學(xué)習(xí)的方法實現(xiàn)對網(wǎng)頁的自動化分類。在網(wǎng)頁分類基礎(chǔ)之上,結(jié)合心理學(xué)知識和數(shù)學(xué)知識為各個內(nèi)容塊賦予權(quán)重。這個權(quán)重值是內(nèi)容塊面積以及內(nèi)容塊位置共同決定,最后將每個內(nèi)容塊的權(quán)重值作為網(wǎng)頁布局的量化指標(biāo),為個性化推薦內(nèi)容在網(wǎng)頁上的合理布局提出一套科學(xué)的依據(jù)。本文中提出的方法,如果與性能優(yōu)良的推薦算法相互結(jié)合組成一套網(wǎng)頁自動化推薦系統(tǒng),那么將會取得很高的推薦成功率,同時本文也為個性化推薦和網(wǎng)頁設(shè)計兩個學(xué)科架起了溝通的橋梁,為相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ),也指明了進一步研究的方向。
【關(guān)鍵詞】：個性化推薦 網(wǎng)頁類型 網(wǎng)頁布局 權(quán)重
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.092;F724.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-19
• 1.1 選題背景和研究意義12-14
• 1.1.1 選題背景12-13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 主要研究內(nèi)容14-16
• 1.2.1 研究目標(biāo)14-15
• 1.2.2 研究內(nèi)容15-16
• 1.3 研究方法和主要創(chuàng)新點16-19
• 1.3.1 研究方法16-17
• 1.3.2 主要創(chuàng)新點17-19
• 2 相關(guān)理論介紹及研究現(xiàn)狀19-27
• 2.1 個性化推薦19-22
• 2.1.1 個性化推薦的概念19
• 2.1.2 個性化推薦的特點19-20
• 2.1.3 國內(nèi)外個性化推薦研究現(xiàn)狀20-22
• 2.2 網(wǎng)頁分類22-25
• 2.2.1 網(wǎng)頁分類的概念22
• 2.2.2 網(wǎng)頁分類的實際應(yīng)用22-23
• 2.2.3 國內(nèi)外網(wǎng)頁分類研究現(xiàn)狀23-25
• 2.3 網(wǎng)頁布局25-27
• 2.3.1 網(wǎng)頁布局的概念25
• 2.3.2 網(wǎng)頁布局的意義25-26
• 2.3.3 國內(nèi)外網(wǎng)頁分類研究現(xiàn)狀26-27
• 3 網(wǎng)頁類型的區(qū)分27-40
• 3.1 網(wǎng)頁內(nèi)容塊的定義27
• 3.2 網(wǎng)頁特征項的選取27-28
• 3.3 依靠特征值確定網(wǎng)頁類型28-40
• 3.3.1 網(wǎng)頁降噪處理30-33
• 3.3.2 構(gòu)造網(wǎng)頁自動分類器33-36
• 3.3.3 分類器性能評估36-40
• 4 網(wǎng)頁內(nèi)容塊面積權(quán)重和位置權(quán)重40-48
• 4.1 網(wǎng)頁內(nèi)容塊面積權(quán)重40-43
• 4.1.1 費茨法則40
• 4.1.2 網(wǎng)頁內(nèi)容塊面積權(quán)重40-43
• 4.2 網(wǎng)頁內(nèi)容塊位置權(quán)重43-46
• 4.2.1 尼爾森模型43-45
• 4.2.2 網(wǎng)頁內(nèi)容塊位置權(quán)重45-46
• 4.3 影響網(wǎng)頁區(qū)域權(quán)重的因素46-48
• 5 網(wǎng)頁區(qū)域的總權(quán)重48-51
• 5.1 總權(quán)重的構(gòu)成48
• 5.2 歸一化方法處理48-49
• 5.3 確定系數(shù)49-51
• 6 結(jié)束語51-52
• 6.1 對本文的總結(jié)51
• 6.2 研究不足以及展望51-52
• 參考文獻52-55
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項目和發(fā)表的學(xué)術(shù)論文55-56
• 致謝56

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 劉葉青;劉三陽;谷明濤;;一種改進的支持向量機增量學(xué)習(xí)算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2008年10期

2 馮和龍;夏勝平;;基于RSOM-Bayes的網(wǎng)頁分類方法[J];計算機工程;2008年13期

3 張苗苗;楊瑜;;商業(yè)網(wǎng)站個性化推薦現(xiàn)狀及對策分析[J];情報探索;2012年02期

4 鄧勇;淺談網(wǎng)頁設(shè)計的布局及原理[J];渝西學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2004年03期

5 龐寧;;基于網(wǎng)頁特征的特征詞提取技術(shù)[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年01期

  本文關(guān)鍵詞：面向推薦內(nèi)容呈現(xiàn)位置的網(wǎng)頁布局及區(qū)域權(quán)重研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：348457