互动型团购社区新模式及其群体推荐算法研究

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1、互动型团购社区新模式及其群体推荐算法研究Studyonnewmodesofinteractivegroup-buyingwebsitesandgrouprecommendationalgorithmdevelopment专业：信息管理与信息系统研究生：高成菊指导教师：郭均鹏教授天津大学管理与经济学部二〇一三年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教

2、育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中

3、文摘要网络团购在我国迅速兴起并发展，但由于发展过于迅速，面临着信息超载、同质化现象严重等诸多问题，很多网站都尝试进行改进但大多流于形式。个性化推荐技术作为解决信息超载问题的有效方法，取得了较多研究，但针对群体推荐的研究仍相对较少。符号数据能够有效地对海量数据进行降维并从整体上把握样本属性，基于此，符号数据被广泛应用于推荐过程中来，但研究仍不够充分。基于上述问题，本文提出互动型团购社区新模式，并将群体推荐算法引入到互动过程中来。首先，提出了互动型团购社区新模式的具体形式和运行机制。深入探索了网络团购网站的“

4、双向互动”功能，并根据需要对“互动”的含义进行了扩展；然后，对互动型团购新模式的盈利模式、成本效益以及未来发展等进行了分析。旨在通过现代信息技术的应用，建立健全团购网站的运行机制。基于团购社区新模式给出了利用区间型和分布式符号数据表示群体模型的方法，并提出了一种适用于互动型团购网站的符号数据群体推荐算法。选取具有代表性的大众点评网为依托，收集数据，对新模式中群体推荐算法的效果与精度进行了实验验证与结果分析，对新模式的现实应用效果进行了说明与分析，结果证明本文算法相较于传统算法而言具有比较明显的优势。关键词

5、：团购；群体推荐；符号数据分析；区间型符号数据；分布式符号数据AbstractRecently,therehasbeenrapiddevelopmentfornetworkgroupbuyinginChina.However,toorapiddevelopmentalsobringsaboutsuchaccompanyingproblemsasinformationoverload,homogenization,andsoon.Manywebsitesattempttoaddressthesedrawba

6、cksbutfaileventually.Asaneffectivewaytoreduceinformationoverload,theindividualrecommendationtechniquehasreceivedalotofinterests.Nonetheless,littleattentionhasbeenpaidtothestudyofgrouprecommendation.Inviewofthebenefitthatsymbolicdataanalysiscanreducethedim

7、ensionofmassdataandcapturethesamplepropertyonthewhole,thistechniquehasbeenwidelyappliedinrecommendation,butitisstillintheelementarystage.Motivatedbythedesiretotackletheaforementionedproblems,thisthesisproposesanewmodeofinteractivegroup-buyingwebsiteandthe

8、ndevelopsanovelgrouprecommendationtechnique.Inparticular,themainworkofthispaperisasfollows.Firstly,theexplicitformandoperationmechanismforinteractivegroup-buyingwebsitesareproposed.Thebidirectionalfunctionofnetworkg