基于服务体验度感知的用户偏好分析方法研究

发布时间：2021-10-09 09:11

　　互联网技术飞速发展的今天,用户在移动端使用应用程序进行服务消费的现象日趋普遍。服务消费过程中,用户的情绪感受体验是用户服务消费体验满意与否的直观反映。如何准确地对用户情绪感受体验进行识别分析,进而判断用户服务消费时的服务体验,并对影响用户服务体验的因素进行挖掘是一个亟待解决的问题。另一方面,用户在服务消费过程中往往根据个人偏好进行消费对象选择,用户偏好隐式反映在用户服务消费体验及用户消费行为数据中,需要通过相应算法设计,对用户偏好进行分析及消费对象精准推荐,以提升用户消费时服务体验感受。本文基于用户使用饿了么APP服务消费时采集到的相关数据展开研究。首先开发一款数据采集器应用程序对用户服务评价时文本数据与用户表情图像数据采集存储,然后对用户服务体验进行概念定义与属性划分,并以本文研究领域数据为基础进行属性划分验证。在对用户整体服务体验分析时,为解决单纯依靠文本数据进行用户情感体验分析准确率不高的问题,我们采用融合文本数据与用户表情图像两种不同模态数据的方法准确识别用户服务情感体验;然后基于LDA主题模型对影响用户服务情感体验的因素进行挖掘。基于对用户服务体验的分析,本文通过特征观点对挖... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

配置服务类示意图

(a)数据采集器主界面图2-4(b)用户评价数据采集结果

z是主题， 是训练集学习得到的文本-主题分布对应隐含变量。模型生成能力越强，困惑度值越小。图3-3 困惑度随主题数变化曲线图以困惑度值作为模型评价指标，按照前文算法，先验知识将主题数目取值

【参考文献】：
期刊论文
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[3]利用社交关系的实值条件受限玻尔兹曼机协同过滤推荐算法[J]. 何洁月,马贝.  计算机学报. 2016(01)
[4]基于本体与模式的网络用户兴趣挖掘[J]. 苏雪阳,左万利,王俊华.  电子学报. 2014(08)
[5]一种结合推荐对象间关联关系的社会化推荐算法[J]. 郭磊,马军,陈竹敏,姜浩然.  计算机学报. 2014(01)
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本文编号：3426064