面向推荐内容呈现位置的网页布局及区域权重研究

发布时间：2017-05-06 13:10

  本文关键词：面向推荐内容呈现位置的网页布局及区域权重研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为应对互联网中信息过载问题以及满足互联网用户个性化需求的增长,网页个性化推荐技术应运而生。当今电子商务行业已经从传统的“商家有什么,就提供给消费者什么”的模式逐渐转变为“消费者需要什么,商家就提供什么”的模式,个性化推荐技术作为新时代下推动电子商务行业持续发展的新动力,得到了极大的发展与普及。个性化推荐的内容形态复杂,可能是文字、图片、视频等多种承载形式,也可能是静态,动态,动态静态相结合的表现形式。而网页作为个性化推荐技术的媒体平台,个性化推荐内容在网页上的合理布局是影响用户浏览点击并做出反馈以及用户在电子商务网站后期购买商品的重要因素。在推荐内容相同的情况下,什么样的网页布局更能吸引用户,更能提高推荐成功率,这引起了越来越多人的关注。科学清晰的网页布局,不仅能够使用户快速便捷的浏览网站,提高潜在用户的交易成功率,也能够给用户在浏览网站过程中带来极佳的用户体验,培养用户对网站的忠诚度,创造出区别于竞争对手的差异化优势,只有将推荐内容与网页结构特点完美结合的网页才是科学合理的布局,也只有这样才会受到用户的持续青睐。本文在研究过程中,牢牢抓住权重化思想并将其贯穿始终,在已有的各种研究的基础之上,结合不同学科之间的理论知识,充分考虑到影响权重值的各种因素并将其体现在权重之中。本文旨在通过将权重与网页设计布局相结合,首先将网页块状化,改变以往对于网页的研究都是以网页本身作为基本单位,将网页中的内容块作为在研究中最小的处理单元,基于网页功能并利用机器学习的方法实现对网页的自动化分类。在网页分类基础之上,结合心理学知识和数学知识为各个内容块赋予权重。这个权重值是内容块面积以及内容块位置共同决定,最后将每个内容块的权重值作为网页布局的量化指标,为个性化推荐内容在网页上的合理布局提出一套科学的依据。本文中提出的方法,如果与性能优良的推荐算法相互结合组成一套网页自动化推荐系统,那么将会取得很高的推荐成功率,同时本文也为个性化推荐和网页设计两个学科架起了沟通的桥梁,为相关研究奠定了基础,也指明了进一步研究的方向。
【关键词】：个性化推荐 网页类型 网页布局 权重
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.092;F724.6
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-19
• 1.1 选题背景和研究意义12-14
• 1.1.1 选题背景12-13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 主要研究内容14-16
• 1.2.1 研究目标14-15
• 1.2.2 研究内容15-16
• 1.3 研究方法和主要创新点16-19
• 1.3.1 研究方法16-17
• 1.3.2 主要创新点17-19
• 2 相关理论介绍及研究现状19-27
• 2.1 个性化推荐19-22
• 2.1.1 个性化推荐的概念19
• 2.1.2 个性化推荐的特点19-20
• 2.1.3 国内外个性化推荐研究现状20-22
• 2.2 网页分类22-25
• 2.2.1 网页分类的概念22
• 2.2.2 网页分类的实际应用22-23
• 2.2.3 国内外网页分类研究现状23-25
• 2.3 网页布局25-27
• 2.3.1 网页布局的概念25
• 2.3.2 网页布局的意义25-26
• 2.3.3 国内外网页分类研究现状26-27
• 3 网页类型的区分27-40
• 3.1 网页内容块的定义27
• 3.2 网页特征项的选取27-28
• 3.3 依靠特征值确定网页类型28-40
• 3.3.1 网页降噪处理30-33
• 3.3.2 构造网页自动分类器33-36
• 3.3.3 分类器性能评估36-40
• 4 网页内容块面积权重和位置权重40-48
• 4.1 网页内容块面积权重40-43
• 4.1.1 费茨法则40
• 4.1.2 网页内容块面积权重40-43
• 4.2 网页内容块位置权重43-46
• 4.2.1 尼尔森模型43-45
• 4.2.2 网页内容块位置权重45-46
• 4.3 影响网页区域权重的因素46-48
• 5 网页区域的总权重48-51
• 5.1 总权重的构成48
• 5.2 归一化方法处理48-49
• 5.3 确定系数49-51
• 6 结束语51-52
• 6.1 对本文的总结51
• 6.2 研究不足以及展望51-52
• 参考文献52-55
• 攻读学位期间参加的科研项目和发表的学术论文55-56
• 致谢56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 刘叶青;刘三阳;谷明涛;;一种改进的支持向量机增量学习算法[J];计算机工程与应用;2008年10期

2 冯和龙;夏胜平;;基于RSOM-Bayes的网页分类方法[J];计算机工程;2008年13期

3 张苗苗;杨瑜;;商业网站个性化推荐现状及对策分析[J];情报探索;2012年02期

4 邓勇;浅谈网页设计的布局及原理[J];渝西学院学报(自然科学版);2004年03期

5 庞宁;;基于网页特征的特征词提取技术[J];西南民族大学学报(自然科学版);2014年01期

  本文关键词：面向推荐内容呈现位置的网页布局及区域权重研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：348457