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內容簡介: |
针对传统的商品搜索和推荐技术已不能满足客户对服务资源个性化需求的问题,本书在国家科技支撑计划、863计划、国家自然科学基金、教育部人文社科等课题的支持下,以用户复杂需求为出发点,充分利用本体技术在解决语义歧义和能够语义推理方面的优势,以"服务资源统一描述、发现与聚合——客户复杂需求描述和获取——满足客户复杂需求的服务资源推荐”为主线,研究服务资源语义模型和语义词典、基于语义模型的服务资源智能发现与聚合、客户复杂需求的本体建模与智能获取、满足客户复杂需求的服务资源均衡推荐与组合推荐四个层次的关键问题,为海量服务资源环境下电子商务智能个性化服务提供语义基础技术和应用关键技术。
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關於作者: |
刘平峰,武汉理工大学副教授,博士生导师,教学名师,经济学院电子商务系主任,武汉理工大学电子商务与智能服务研究中心、广义虚拟经济研究中心副主任,加拿大渥太华大学访问学者,湖北系统工程学会理事,武汉市政府电子商务专家,教育部—IBM大学合作项目优秀教师。主要研究方向:商务智能、服务管理、O2O电子商务。
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目錄:
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第1章 国内外相关理论研究现状1
1.1 电子商务语义本体1
1.1.1 电子商务语义词典2
1.1.2 本体及本体集成3
1.2 用户兴趣建模与获取13
1.2.1 基于评分的用户模型13
1.2.2 基于特征的用户模型14
1.2.3 基于规则的用户模型15
1.3 服务资源发现与聚合16
1.3.1 服务资源发现16
1.3.2 服务资源聚合20
1.4 服务资源推荐技术21
1.4.1 传统推荐算法研究22
1.4.2 混合推荐技术30
参考文献32
第2章 电子商务语义基础技术42
2.1 电子商务中文语义词典构建42
2.1.1 中文语义词典系统体系结构42
2.1.2 中文语义词典的词典结构43
2.1.3 中文语义词典语义相似度计算45
2.2 中文本体语义映射与集成技术53
2.2.1 电子商务语义映射与集成系统框架模型53
2.2.2 基于本体的语义查询流程56
2.2.3 语义集成查询关键技术59
2.3 中文本体管理技术69
参考文献72
第3章 用户需求语义建模与智能获取技术74
3.1 用户需求语义建模74
3.1.1 用户需求本体模型74
3.1.2 用户概要本体模型76
3.2 用户需求语义解析与规范化79
3.3 用户偏好获取技术81
3.3.1 基于综合反馈的用户偏好获取技术82
3.3.2 基于**熵模型的用户偏好获取技术98
3.3.3 基于粗糙集的用户偏好获取技术100
3.3.4 基于兴趣图谱的用户偏好获取技术105
参考文献123
第4章 服务资源智能发现方法126
4.1 服务资源的语义建模126
4.1.1 服务资源语义建模需求126
4.1.2 面向用户的服务资源目录本体建模层次结构129
4.1.3 面向用户的服务资源目录本体建模元语130
4.1.4 服务资源目录本体元模型的OWL DL描述132
4.2 服务资源目录本体自学习方法133
4.2.1 基本原理133
4.2.2 电子商务Web页面预处理134
4.2.3 基于目录网站层次的目录本体概念获取139
4.2.4 基于语义和关联规则的概念关系学习142
4.2.5 基于模式匹配和在线统计的属性识别146
4.3 服务资源实例发现方法153
4.3.1 基本思想153
4.3.2 Web网页中个体知识表示特征155
4.3.3 基于本体的网页主题概念和个体知识表示特征的判定157
参考文献167
第5章 服务资源智能聚合技术171
5.1 服务资源本体实例消重机制171
5.1.1 实例名称语义相似度计算171
5.1.2 实例属性语义相似度计算173
5.1.3 实例关系语义相似度计算174
5.1.4 实例综合语义相似度计算175
5.1.5 实例消重过程175
5.1.6 实例消重算法举例175
5.2 服务资源智能聚合系统关键技术178
5.2.1 系统设计原理178
5.2.2 服装行业本体建模181
5.2.3 数据库模型设计193
5.2.4 基于倒排模型的语义索引196
5.2.5 语义信息检索209
5.3 服务资源智能聚合原型系统实现214
参考文献216
第6章 服务资源智能推荐技术217
6.1 基于语义的服务资源智能推荐技术217
6.1.1 基于商品属性隐性评分的协同过滤算法218
6.1.2 基于模糊聚类和资源平滑的协同过滤算法222
6.1.3 基于本体的B2B电子商务MAS模型及商品匹配算法224
6.1.4 基于本体的语义相似性的协同过滤算法229
6.2 基于适合度的服务资源智能推荐技术231
6.2.1 FQoS适合度匹配算法233
6.2.2 QoS适合度匹配算法240
6.3 基于兴趣度的服务资源智能推荐方法244
参考文献246
第7章 服务资源组合与推荐技术251
7.1 基于服务属性多层关联规则的服务资源组合智能推荐技术251
7.1.1 服务组合方法相关基础理论251
7.1.2 基于服务属性多层关联规则的服务资源组合推荐基本
原理254
7.1.3 基于服务属性多层关联规则的服务组合推荐案例研究257
7.2 基于模型优化的服务资源组合智能推荐方法259
7.2.1 组合服务的QoS计算相关基础理论259
7.2.2 基于模型优化的服务资源组合智能推荐基本原理262
7.2.3 基于模型优化的服务组合推荐案例研究266
参 考 文 献268
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