無形的市場：知識本體與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)研究

緒論
第一章 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)理論基礎(chǔ)
1.1 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)內(nèi)涵分析
1.1.1 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的界定
1.1.2 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)特點(diǎn)分析
1.1.3 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)方式的內(nèi)在結(jié)構(gòu)
1.1.4 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為的特征研究
1.1.5 電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的關(guān)系研究
1.1.6 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)方式對電子商務(wù)的效能分析
1.2 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為影響因素分析
1.2.1 消費(fèi)者行為和影響因素
1.2.2 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)和消費(fèi)者行為
1.2.3 傳統(tǒng)的和網(wǎng)絡(luò)的影響消費(fèi)者購物因素的比較
1.3 基于現(xiàn)代計算技術(shù)的消費(fèi)者行為研究
1.3.1 RFM模型
13.2 消費(fèi)者價值分析
1.3.3 RFM方法評價
1.4 KOB-NCB構(gòu)架及屬性分析
1.4.1 KOB-NCB層次模型
1.4.2 KOB-NCB過程模型
第二章 KOB-NCB基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的知識挖掘研究
2.1 KOB-NCB對網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)痕跡的數(shù)據(jù)挖掘研究
2.2 KOB-NCB的用戶發(fā)現(xiàn)理論
2.2.1 用戶行為的WEB日志挖掘
2.2.2 用戶發(fā)現(xiàn)所采用的幾種挖掘算法
2.3 KOB-NCB架構(gòu)對商品和網(wǎng)頁的描述
2.3.1 描述方法研究
2.3.2 網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)概念-屬性矩陣(CA矩陣)
2.3.3 網(wǎng)頁語義相似度
2.3.4 挖掘算法
第三章 KOB-NCB架構(gòu)知識本體構(gòu)建
3.1 網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為知識表示方法
3.2 本體基礎(chǔ)理論
3.2.1 本體的定義
3.2.2 本體的描述語言O(shè)WL
3.2.3 本體的建模元語
3.2.4 本體的類型
3.3 知識本體構(gòu)建
3.3.1 知識本體的構(gòu)建方法
3.3.2 知識本體的構(gòu)建工具
3.3.3 知識本體構(gòu)建過程
3.4 概念抽取與領(lǐng)域概念關(guān)系
3.4.1 領(lǐng)域語義詞典生成
3.4.2 基于WEB頁面網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)概念抽取方法
3.4.3 基于HowNet的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)領(lǐng)域概念關(guān)系
3.5 知識本體實(shí)例
3.5.1 知識本體的領(lǐng)域確定
3.5.2 知識本體類獲取方法
3.5.3 知識本體模型
第四章 KOB-OCB架構(gòu)知識本體映射
4.1 知識本體映射方法
4.1.1 本體的異構(gòu)性
4.1.2 本體映射的定義
4.1.3 本體映射的方法分類
4.2 知識本體映射過程
4.2.1 實(shí)體語義相似性的多匹配策略(Mulit-matching Strategy)算法
4.2.2 數(shù)據(jù)源與局部本體之間的映射
4.2.3 全局本體與各局部本體的映射
4.3 知識本體映射規(guī)則
4.3.1 相似度的定義
4.3.2 映射發(fā)現(xiàn)策略
4.3.3 本體映射系統(tǒng)的特點(diǎn)
第五章 基于KOB-OCB架構(gòu)的需求與個性化服務(wù)
5.1 原理
5.1.1 基于知識的推薦技術(shù)的發(fā)展
5.1.2 基于知識的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)個性化服務(wù)的基本原理
5.2 知識表示方法
5.2.1 RecommendOnto本體模型
5.2.2 規(guī)則和案例知識的表示方法
5.3 知識獲取方法
5.3.1 知識獲取方法分析
5.3.2 商品知識的獲取方法
5.3.3 用戶知識的獲取方法
5.4 推理機(jī)制與推薦結(jié)果的產(chǎn)生
5.4.1 系統(tǒng)推理機(jī)制
5.4.2 推薦結(jié)果的產(chǎn)生
5.5 策略的自適應(yīng)選擇
第六章 總結(jié)與展望
6.1 全文總結(jié)
6.2 未來研究展望
參考文獻(xiàn)