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多模態數據下的推薦演算法及在線評論行為研究

  • 作者：管悅|責編:劉向威//李薇濛
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302657705
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：137
人民幣：RMB 68 元      售價：元
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內容大鋼
    以圖像和文本為代表的多模態數據為用戶線上購買和交友決策過程提供了重要信息參考本書基於推薦及評論這兩個重要的用戶決策支持系統，主要研究了基於多模態數據的推薦演算法設計以及多模態數據對用戶評論行為產生的影響。本書的特色在於聚焦數字經濟平台的重要領域，關注了平台的兩個核心功能——推薦功能和評論功能，並深入研究了多模態數據在其中所具有的價值和所起到的作用。
    全書內容包括選題背景；與平台推薦和評論系統相關的已有研究成果；基於多模態數據的推薦演算法設計；評論系統中用戶生成圖像對後續消費者決策所產生的影響；未來發展趨勢。
    本書主要面向高等院校管理科學與工程、信息管理相關專業高年級本科生及研究生，也為推薦演算法、多模態數據分析相關研究領域的廣大科技工作者和研究同行提供參考。
作者介紹
管悅|責編:劉向威//李薇濛
目錄
第1章  引言
  1.1  多模態數據與人工智慧
  1.2  基於多模態數據的推薦系統
  1.3  本書主要內容與創新
第2章  推薦演算法和評論系統相關研究動態
  2.1  推薦系統概述
  2.2  圖像文本融合的推薦演算法
    2.2.1  基於圖像的推薦
    2.2.2  多模態數據的表示學習
    2.2.3  圖像-文本認知風格
  2.3  雙邊推薦演算法
    2.3.1  雙邊推薦
    2.3.2  文本建模
    2.3.3  在線交友中的自我呈現
  2.4  消費者生成圖像的行為影響
    2.4.1  圖像在電子商務平台的作用
    2.4.2  產品評論的影響因素
  2.5  本章小結
第3章  基於圖像和文本的產品推薦演算法
  3.1  背景介紹
  3.2  模型框架和計算方法
    3.2.1  問題描述
    3.2.2  Deep-MINE模型
    3.2.3  參數學習
    3.2.4  預測和推薦
  3.3  實證研究與結果
    3.3.1  數據描述
    3.3.2  評估指標和基準模型
    3.3.3  實驗結果
  3.4  本章小結
第4章  基於結構化屬性和問答文本的雙邊推薦演算法
  4.1  背景介紹
  4.2  場景和匹配過程
  4.3  研究模型
    4.3.1  預備知識
    4.3.2  模型概覽
    4.3.3  結構化屬性與文本信息
    4.3.4  第一階段：請求者的偏好學習
    4.3.5  第二階段：接收者的偏好學習
    4.3.6  目標函數
    4.3.7  推薦結果生成
  4.4  實驗結果及分析
    4.4.1  研究背景和數據集描述
    4.4.2  Word2vec單詞聚類
    4.4.3  評價指標
    4.4.4  參數設置和基準模型
    4.4.5  實驗結果
  4.5  本章小結
第5章  消費者生成圖像對評論打分的行為影響
  5.1  背景介紹

  5.2  研究假設
  5.3  主要場景和數據描述
  5.4  模型和主要結果
    5.4.1  傾向得分匹配
    5.4.2  雙重差分模型
    5.4.3  CGI對產品評分的總體影響
  5.5  CGI不同屬性的異質性影響
    5.5.1  CGI美學評估模型
    5.5.2  人臉檢測
    5.5.3  CGI視覺屬性的異質性影響
    5.5.4  CGI評論者的主觀性
    5.5.5  不同數量CGI的影響
    5.5.6  CGI對搜索型產品的影響
  5.6  穩健性檢驗
    5.6.1  考慮評論排序機制下首頁CGI產生的影響
    5.6.2  相對時間模型
    5.6.3  其他穩健性檢驗
  5.7  用戶實驗
    5.7.1  實驗設計
    5.7.2  信度、效度與操縱檢查
    5.7.3  實驗結果
  5.8  本章小結
第6章  結語
  6.1  內容總結
  6.2  本書創新點
  6.3  未來趨勢
參考文獻

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