基于在線評(píng)論挖掘的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物混合推薦模型及策略研究

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3、人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的作品成果。對(duì)本文．的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：日期：２＾／辟＾＾月／日＾■分類(lèi)號(hào)：C931.6密級(jí)：公開(kāi)UDC：005編號(hào)：10299B131007JIANGSUUNIVERSITY博士學(xué)位論文DOCTORALDISSERTATION論文題目：基于在線評(píng)論挖掘的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物混合推薦模型及策略研究學(xué)科專(zhuān)業(yè)：管理科學(xué)與工程作者姓名：李金海指導(dǎo)教師：何有世教授答辯日期：2016年6月ClassifiedIndex:C931

4、.6UDC:005Ph.D.DissertationStudyofHybridRecommendationModelandStrategyoftheOnlineShoppingBasedonOnlineReviewsMiningByLiJinhaiMajor:ManagementScienceandEngineeringSupervisor:Prof.HeYoushiSchoolofManagementJiangsuUniversityJune,2016江蘇大學(xué)博士學(xué)位論文摘要隨著web2.0的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幾何增長(zhǎng)，快速、準(zhǔn)確獲取用戶(hù)需求信息

5、成為相關(guān)企業(yè)和客戶(hù)的迫切需要，各種各樣的產(chǎn)品推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)大多是以產(chǎn)品為中心，以用戶(hù)評(píng)分為數(shù)據(jù)源，系統(tǒng)性能依賴(lài)于用戶(hù)偏好模型的質(zhì)量，但用戶(hù)的偏好信息很難以簡(jiǎn)單的評(píng)分來(lái)全面表征。因此，推薦系統(tǒng)常出現(xiàn)冷啟動(dòng)、數(shù)據(jù)稀疏性等問(wèn)題。為了解決這些難題。本文提出以在線評(píng)論為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，在對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物推薦系統(tǒng)以及在線評(píng)論挖掘相關(guān)理論、技術(shù)、方法等進(jìn)行梳理、分析的基礎(chǔ)上：首先，作為網(wǎng)絡(luò)口碑的主要傳播形式，在線評(píng)論在已有文獻(xiàn)的研究中大都先驗(yàn)地被當(dāng)作外生變量來(lái)處理，并將兩者間的動(dòng)態(tài)相互關(guān)系簡(jiǎn)單的看成靜態(tài)單方向作用。本文在動(dòng)態(tài)內(nèi)生性假說(shuō)的視角下，引入在線

6、評(píng)論各屬性變量外的可測(cè)量的控制變量與難以觀測(cè)或度量的啞變量，研究消費(fèi)者基于在線評(píng)論的產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)口碑感知問(wèn)題。在動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，通過(guò)控制變量與啞變量控制住內(nèi)生性的影響后發(fā)現(xiàn)：（1）在靜態(tài)分析框架下，在線評(píng)論與網(wǎng)絡(luò)口碑感知之間是相互影響的，啞變量會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)口碑感知與在線評(píng)論之間同時(shí)產(chǎn)生影響；（2）在動(dòng)態(tài)分析框架下，在線評(píng)論與網(wǎng)絡(luò)口碑感知之間存在一定的跨期作用，但滯后期并不確定，并且負(fù)面在線評(píng)論的比例與網(wǎng)絡(luò)口碑感知之間并沒(méi)有本文預(yù)期的反饋效應(yīng)，這說(shuō)明，二者的跨期動(dòng)態(tài)作用并不是相互的而是單方向的。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)口碑感知的影響因素，確定在線評(píng)論的各屬性對(duì)消費(fèi)者

7、網(wǎng)絡(luò)口碑感知的不同影響，識(shí)別關(guān)鍵因素，為在線評(píng)論信息的差異化挖掘提供依據(jù)。其次，在以上分析的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了在線評(píng)論的挖掘，包括在線評(píng)論數(shù)據(jù)源的挖掘以及在線評(píng)論信息的挖掘兩部分。不同于以往的在線評(píng)論分析數(shù)據(jù)直接取自網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)或?qū)I(yè)點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站，本研究將整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)作為在線評(píng)論的數(shù)據(jù)源，并從中挖掘可靠的數(shù)據(jù)源。通過(guò)將研究分解成三個(gè)子任務(wù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從運(yùn)用改進(jìn)的PageRank剔除作弊網(wǎng)頁(yè)開(kāi)始；再運(yùn)用改進(jìn)的TC-PageRank提煉與產(chǎn)品主題高度相關(guān)并包含大量在線評(píng)論數(shù)據(jù)的網(wǎng)頁(yè)集；到運(yùn)用改進(jìn)的HITS確定在線評(píng)論分析數(shù)據(jù)來(lái)源的權(quán)威網(wǎng)頁(yè)集結(jié)束。而對(duì)于在線評(píng)

8、論信息的挖掘研究，在線評(píng)論作為潛在消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)的重要參考依據(jù)，挖掘其有價(jià)值的信息是有效利用的關(guān)鍵。針對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的設(shè)計(jì)原則以及