隨著互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的發(fā)展,越來越多的商品可以在網(wǎng)上購買。對電子商務(wù)網(wǎng)站而言,分析出用戶的消費意圖,可以將對應(yīng)的商品推送給用戶,因此,對消費意圖的研究具有重要的經(jīng)濟價值。具體而言,本文的研究內(nèi)容包括以下三個部分:1、基于遷移學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域消費意圖識別。消費意圖識別是一個領(lǐng)域相關(guān)的任務(wù),對每個領(lǐng)域進行數(shù)據(jù)標(biāo)注是成本巨大的。遷移學(xué)習(xí)可以解決這種問題,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常被用于學(xué)習(xí)可遷移的特征,以使模型從源領(lǐng)域遷移到目標(biāo)領(lǐng)域。常規(guī)的領(lǐng)域遷移方法將一個源領(lǐng)域的數(shù)據(jù)遷移到一個目標(biāo)領(lǐng)域,這種遷移是單向、單源的。在第一章中,我們提出了一個雙向多源的遷移學(xué)習(xí)模型,該模型在消費意圖識別任務(wù)上的表現(xiàn)大幅超過了基線模型。2、消費事理圖譜構(gòu)建。事件間的順承演化關(guān)系存在其內(nèi)在規(guī)律,我們使用事理圖譜對這種關(guān)系進行建模。事件和消費意圖存在常識意義的對應(yīng)關(guān)系,我們使用消費圖譜對這種關(guān)系進行建模。二者合稱為消費事理圖譜。在第二章中,我們探索了消費事理圖譜的自動構(gòu)建方法。我們基于預(yù)訓(xùn)練模型進行了事件抽取和事件間順承關(guān)系的識別。事件和消費意圖之間的對應(yīng)關(guān)系很少在文本中被顯式表達,因此難以通過抽取方式得到。我們爬取了商品評論作為弱監(jiān)督... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 消費意圖識別的發(fā)展概況及分析
        1.2.1 發(fā)展概況
        1.2.2 研究分析
    1.3 事理圖譜的發(fā)展概況及分析
        1.3.1 發(fā)展概況
        1.3.2 研究分析
    1.4 本文的主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 基于遷移學(xué)習(xí)的多領(lǐng)域消費意圖識別
    2.1 引言
    2.2 任務(wù)介紹
    2.3 研究內(nèi)容介紹
    2.4 多領(lǐng)域消費意圖識別方法
        2.4.1 特征表示學(xué)習(xí)
        2.4.2 正交約束損失
        2.4.3 對抗訓(xùn)練
        2.4.4 實現(xiàn)細(xì)節(jié)
    2.5 多領(lǐng)域消費意圖識別實驗
        2.5.1 數(shù)據(jù)集和實驗設(shè)置
        2.5.2 基線模型
        2.5.3 實驗結(jié)果和分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 消費事理圖譜構(gòu)建
    3.1 引言
    3.2 任務(wù)介紹
    3.3 事件抽取
        3.3.1 任務(wù)描述
        3.3.2 數(shù)據(jù)集
        3.3.3 方法
        3.3.4 實驗設(shè)置
        3.3.5 實驗結(jié)果和分析
    3.4 事件間順承關(guān)系識別
        3.4.1 任務(wù)描述
        3.4.2 數(shù)據(jù)集
        3.4.3 方法
        3.4.4 實驗設(shè)置
        3.4.5 實驗結(jié)果和分析
    3.5 消費圖譜構(gòu)建
        3.5.1 任務(wù)描述
        3.5.2 數(shù)據(jù)集
        3.5.3 方法
        3.5.4 實驗設(shè)置
        3.5.5 實驗結(jié)果和分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于消費事理圖譜的消費意圖識別及預(yù)測
    4.1 引言
    4.2 研究內(nèi)容介紹
    4.3 數(shù)據(jù)集
    4.4 方法
        4.4.1 事件編碼器
        4.4.2 消費意圖編碼器
    4.5 實驗設(shè)置
    4.6 實驗結(jié)果和分析
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于用戶自然標(biāo)注的微博文本的消費意圖識別[J]. 付博,陳毅恒,邵艷秋,劉挺.  中文信息學(xué)報. 2017(04)
[2]社會媒體中用戶的隱式消費意圖識別[J]. 付博,劉挺.  軟件學(xué)報. 2016(11)
[3]基于圖排序的社會媒體用戶的消費意圖檢測[J]. 劉挺,付博,陳毅恒.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2015(12)
[4]面向社會媒體的消費意圖識別:任務(wù)、挑戰(zhàn)與機遇[J]. 付博,劉挺.  智能計算機與應(yīng)用. 2015(04)

碩士論文
[1]基于概念圖譜和情緒知識的消費意圖預(yù)測研究[D]. 趙晶晶.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于智能客服學(xué)習(xí)的客戶購買意圖識別方法研究[D]. 彭祥芳.山東財經(jīng)大學(xué) 2018
[3]跨領(lǐng)域中文微博消費意圖識別方法的研究[D]. 茆俊康.上海交通大學(xué) 2015



本文編號：3038958