基于移动互联网阅读平台的智能推荐体系应用研究

发布时间：2017-10-07 14:26

  本文关键词：基于移动互联网阅读平台的智能推荐体系应用研究

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【摘要】：移动互联网技术的发展和应用,更加适应现在高节奏快速移动的生活。通过移动互联网提供数字内容产品,并由用户不断接受和喜爱的阅读方式已经逐渐走入我们的生活之中。基于移动互联网的阅读平台也如雨后春笋般不断出现。面对这些挑战和问题,首先定义了研究的对象是基于移动互联网的的媒介和终端,用户处于在线状态下选择内容并阅读的过程中,将基于大数据理论的智能推荐作为一种推荐服务,作为虚拟的销售顾问向用户以特定形式(实时推荐、个性化页面、关联推荐)等,提供用户个性化的信息推荐,引导用户购买决策的服务。在研究中发现,虽然目前主流的移动互联网阅读平台普遍有有试读和商品评论等体验功能,但是移动互联网用户在购买之前很难通过观察和体验评估虚拟商品形式的数字内容质量,并且在移动互联网购物很难模拟现实中市场购物的导购沟通。在这种有别于传统书店模式和电子商务模式的数字内容营销如何进行智能推荐提高用户的购买欲望和忠诚度成为了大家重点关注研究的问题。本文通过理论和文献研究的方法研究了移动互联网用户的行为特征。在Howard-Sheth模式的消费者行为研究基础上进行展开。提出结合大数据理论的智能推荐体系设计,针对移动互联网阅读平台智能推荐服务产生的问题和调整,通过案例分析和归纳的方法对手机阅读的具体业务进行分析,确定智能推荐系统的优化需求,明确将实时推荐和个性化推荐为主要系统架构优化目标。通过这些需求进行具体的智能推荐体系总和分架构设计,并且在架构设计的基础上进行八个创新的核心功能设计。以定量分析的方法了解影响用户接受智能推荐的具体因素,并对这些影响因素进行进一步的分析,以了解用户的智能推荐接受实时推荐功能和个性化推荐功能的偏好,同时研究中也发现对于传统的人工编辑页面推荐和基于关联分析算法的推荐存在一定的抗拒。最后本文根据当前大数据主流硬件和软件的发展,结合移动互联网阅读平台的特点,设计了创新的智能推荐体系,具备了实时行、个性化、全流程服务等特点的全新智能推荐体系。对于一般的数字型内容商品销售平台有一定的参考和借鉴意义。同时探索性提出针对数字内容作为智能推荐效果分析主要对象的方法,以定量分析的方法研究智能推荐对于数字内容整体推荐的效果,并最终形成一套较为完整的应用研究方案。
【关键词】：移动互联网 大数据 智能推荐 数字阅读
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.3;G230.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 课题背景8-9
• 1.2 研究意义9-10
• 1.3 研究的内容和框架10-11
• 1.4 研究方法11-12
• 第二章 理论研究及应用12-31
• 2.1 移动互联网阅读平台相关理论研究12-21
• 2.1.1 移动互联网阅读概念12-14
• 2.1.2 移动互联网阅读特点14-15
• 2.1.3 移动互联网阅读平台概念15-16
• 2.1.4 移动互联网阅读平台特点16-18
• 2.1.5 移动互联网阅读平台消费行为特征18-20
• 2.1.6 移动互联网阅读平台面临的挑战20-21
• 2.2 大数据和智能推荐理论及发展趋势21-30
• 2.2.1 大数据的理论概念21-22
• 2.2.2 大数据的五大特点22-24
• 2.2.3 大数据的技术发展24-25
• 2.2.4 大数据对营销的影响25-28
• 2.2.5 智能推荐的定义和分类28-29
• 2.2.6 智能推荐面临的挑战29-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 智能推荐体系需求分析31-46
• 3.1 移动互联网阅读平台智能推荐体系31-36
• 3.1.1 移动互联网阅读平台的推荐体系31
• 3.1.2 手机阅读的推荐体系31-34
• 3.1.3 移动互联网阅读平台推荐面临的挑战34-36
• 3.2 手机阅读消费者行为模式研究36-41
• 3.2.1 消费者行为研究36-40
• 3.2.2 手机阅读消费者三种主要购买模式40
• 3.2.3 手机阅读购买模式的比较分析40-41
• 3.3 手机阅读用户购买购买决策研究41-44
• 3.3.1 手机阅读用户购买的主要流程41-42
• 3.3.2 智能推荐对移动互联网用户购买决策影响42-43
• 3.3.3 影响用户获得推荐的因素分析方法43
• 3.3.4 影响用户获得推荐主要因素43-44
• 3.4 本章小结44-46
• 第四章 智能推荐系统实现方案46-57
• 4.1 智能推荐系统架构设计46-52
• 4.1.1 智能推荐系统的总体架构设计目标46-47
• 4.1.2 智能推荐系统整体业务架构47-49
• 4.1.3 智能推荐系统的元数据管理架构49-50
• 4.1.4 智能推荐系统流式计算平台架构50
• 4.1.5 智能推荐系统基础平台架构50-52
• 4.1.6 智能推荐系统对外数据平台架构52
• 4.1.7 智能推荐系统内部数据平台架构52
• 4.2 智能推荐系统核心能力设计52-56
• 4.2.1 新用户冷启动智能推荐53
• 4.2.2 个性化智能推荐设置53
• 4.2.3 用户行为实时智能推荐53-54
• 4.2.4 用户评论智能推荐54
• 4.2.5 搜索结果智能拓展54-55
• 4.2.6 实时场景智能调整55
• 4.2.7 图书个性标签应用55
• 4.2.8 图书介绍文本挖掘55-56
• 4.3 本章小结56-57
• 第五章 智能推荐体系效果研究57-63
• 5.1 智能推荐体系实证模型假设58
• 5.2 智能推荐体系数据收集和变量定义58-60
• 5.3 研究方法及实证模型60
• 5.4 实证结果分析60-62
• 5.4.1 描述性统计分析60
• 5.4.2 因子分析60-61
• 5.4.3 多重回归分析61-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-66
• 6.1 研究的主要结论和贡献63-64
• 6.2 研究对实际工作的启示64
• 6.3 研究的局限与未来的展望64-66
• 致谢66-68
• 参考文献68-69
• 图表目录69

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本文编号：988362