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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)用戶認知分類研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)用戶認知分類研究作者：張萍指導(dǎo)教師：甘利人教授南京理工大學(xué)2013年3月MasterThesislIllIllllIllIIllIIIY2275511StudyonClassificationofe-commerceuserscognitivebasedonneuralnetworkByZhangPingSupervisedby1％of．GanLirenNanjingUniversityofScience&TechnologyMarch，2013聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果，盡我所知，在本學(xué)位論文中，除了加以標注和致謝的部分外，不包含其
2、他人己經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學(xué)位論文做出的貢獻均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名：砂，3年3月∞日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關(guān)部門或機構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文，按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名：必哆年弓月扣日碩士論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)用戶認知分類研究摘要近些年，“以用戶為中心”已經(jīng)成為很多電子商務(wù)企業(yè)的服務(wù)理念，而差異化服務(wù)即體現(xiàn)了這一理念。過去傳統(tǒng)
3、的差異化服務(wù)是基于人口統(tǒng)計特征(如性別、年齡、教育程度、行業(yè)性質(zhì)、收入等)將用戶分類，而相關(guān)研究表明認知(偏好、結(jié)構(gòu))差異會在較大程度上影響用戶的網(wǎng)絡(luò)或者信息行為，因此依據(jù)電子商務(wù)用戶不同的認知類型進行差異化服務(wù)變得有意義!然而現(xiàn)有的研究更多是基于心理測試或量表等顯性方式進行用戶認知差異的測量，而電子商務(wù)用戶的認知差異更需要采用在線的隱性測量方法。在此背景下，本文針對電子商務(wù)在線購物情境，探索了用戶認知差異的顯性測量方法，并在此基礎(chǔ)上進行了隱性測量方法的探索。具體做了以下幾方面的工作：首先重點梳理歸納了有關(guān)認知需求、認知風格和認知圖式三種認知類型概念、顯性測量方法以及在線行為應(yīng)用研究；在
4、此基礎(chǔ)上，通過在線購物實驗，分析獲取了不同認知類型用戶在線商品參數(shù)瀏覽與學(xué)習(xí)的行為特征；進一步總結(jié)了有關(guān)機器學(xué)習(xí)的分類方法，重點關(guān)注了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法及其應(yīng)用與操作；最后在上述理論與購物實驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法完成用戶認知類型的隱性測量，并得到比較滿意的分析結(jié)果。關(guān)鍵詞：認知類型測量，實驗研究，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(xué)習(xí)，認知分類Abstract碩士論文Inrecentyears，the”user-centric”hasbecomeanserviceconceptofmanyonlineservicesenterprise，anddifferentiatedservicesrefl
5、ectsthisphilosophy．InthePastserviceisbasedonthedemographiccharacteristicsoftraditionaldifferences(suchasgender,age，levelofeducation，property,income，etc)tocategorizeusers，butthiskindofclassificationdoesnotmeettheneedsofusers，weshouldconsiderfromcognffivedimensionwhichismorecloselylinkedwiththeUSer
6、cognitiveandpsychologicalcharacteristicstoclassifyuser．Relatedstudieshaveshownthatcognitivedifferenceswillaffectthebehavioroftheuser’snetwork．cognitivetheoreticalstudieshaveshownthatcognitiveleveldifferenceisdominantmannertomeasurebypsychologicaltestorscalemethods，buthavenotyetbeenrealizedonlineh
7、iddenmeasurement．Inthiscontext，thispaperproposestheuseofneuralnetwork，akindofmachinelearningclassificationmethods，toachieveimplicitmeasurementoftheuser'scognitivetypes，Eventualprovidedifferentiatedservicesbasedoncognit
