8篇关于UGC的计算机毕业论文

今天分享的是关于UGC的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到UGC等主题,本文能够帮助到你

基于社交电商的UGC智能推荐系统设计与实现

这是一篇关于社交电商,UGC,系统过滤,模糊分类,智能推荐系统的论文, 主要内容为用户产生内容(User Generated Content,简称：UGC)是社交电商时期的主要信息模式。UGC呈现碎片化、海量、无序的特点,如何借助这些来自于社交电商的UGC数据来找到用户感兴趣的商品已经逐渐成为一个急需解决的问题。目前已有的推荐系统大多基于指定的电商平台,而基于来自社交电商平台的UGC数据的推荐系统,所依据的数据杂乱,数据的主观性强,如果用目前已有的推荐算法来进行推荐的话,明显已经不适用了。为此本文提出了一种基于社交电商UGC数据的智能推荐算法。为了提高推荐系统的精确度,本研究在利用潜在因子算法的原始用户的初始推荐的基础上,提出了一种新的基于多目标模糊识别的用户分组算法,并基于用户隶属度对传统的协同过滤算法进行了改进,使得系统对用户的推荐依赖于相似人群的兴趣爱好并且新用户的兴趣爱好也对老用户产生影响。和传统电商平台相比,UGC电商平台因为大部分用户只评分过全部商品中很少一部分,数据碎片化现象严重,其数学抽象是一个稀疏矩阵。传统的Slope One算法直接应用于UGC推荐系统显然不适合。本研究结合UGC平台特点,针对有一定用户和商品积累的UGC电商平台,根据相似喜好的用户群的特征能更好的推测用户对陌生商品的喜好程度这一思想,着重解决基于用户聚类的智能推荐。通过算法研究和系统功能分析,本文对基于社交电商的UGC智能推荐系统进行了系统架构设计和功能分析,针对有一定用户和商品积累的UGC电商平台,研究并解决了新用户进入为系统带来的两个新的问题：一方面推测新用户对系统已有商品的评分情况；另一方面还要推测老用户对新增商品的评分情况。最后借助开源项目Apache Mahout和从GroupLens项目获取的真实电影评分数据为实验数据来进行了系统实现,并对算法有效性进行了验证。

基于社交电商的UGC智能推荐系统设计与实现

UGC情感倾向对消费者购买意愿的影响研究——基于内容型社交电商平台

这是一篇关于UGC,情感倾向,感知风险,感知可信度,购买意愿的论文, 主要内容为截止2021年底,社会电子商务市场规模发展已超万亿,快速的增长带来了巨大的经济效益和社会效益。以抖音、小红书为主要代表的内容型社交电商平台更是受到社会大众的青睐。用户生成内容(UGC)是内容型平台的主要内容生产模式。UGC对消费者购买意愿的影响至关重要。目前国内关于UGC情感倾向的研究主要是针对单独的积极或消极倾向的影响,而将多种情感倾向对于购买者意愿的影响加以比较研究的则比较少,并且国内关于混合中性情感倾向的UGC的研究更是相对较少。因此本文基于SOR理论,构建了从积极、消极以及混合中性的UGC情感倾向出发,以感知风险和感知可信度两个变量作为中介,最终影响购买意愿的理论模型,并针对模型中变量间的关系提出假设,并以小红书平台为实验背景,采用情景实验的方法收集数据,验证所提出的一系列假设,借助SPSS软件对实验所回收的数据展开描述性统计、信效度分析、相关性分析等,并借助process插件,对感知可信度与感知风险的中介作用进行了验证。研究结果表明,对于消费者来说,总体上积极倾向UGC比消极倾向UGC更能够增加消费者的购买意愿,而混合中性UGC对于消费者来说更加真实、客观、可信;相比于高情感强度积极UGC,混合中性UGC情境下的购买意愿更高。此外,感知可信度会对购买意愿产生积极的影响,感知风险会对购买意愿产生消极的影响。情感强度的调节作用与感知可信度、感知风险的中介作用成立,模型假设均得到验证。根据实验结果,本文从平台本身以及品牌商家两个角度针对如何更好的提升用户体验与购买意愿给出了一些管理建议,并总结了本文实验研究的局限性与未来的研究展望。

基于UGC的跨境电商消费者购买意愿影响因素研究——以小红书为例

这是一篇关于UGC,跨境电商,小红书,购买意愿影响因素的论文, 主要内容为基于web2.0的产生,UGC(User Generated Content,用户生产内容)让消费者触手可及。与国内购物不同,消费者在购买跨境商品时很难做到可以线下体验,线上购买。因此消费者很难获得第一手信息,从而其在网购跨境商品时会更加依赖于已购用户的评价与推荐。这也使得UGC成为了影响消费者购买意愿的重要因素。UGC跨境电商平台——“小红书”凭借对优质内容产出及专业用户运营的坚持下,于2013年成功上市。历经近六年的发展,小红书用户数量己达到两亿。本文以小红书为研究对象,探讨UGC如何作用于消费者购买意愿。本研究得出的结果能够为基于UGC的跨境电商平台的发展提出可行的策略建议。本文在确定研究的主题之后,对网络信任、消费者行为等理论进行了分析梳理,结合基于UGC的跨境电商环境提出了10条假设。构建了基于UGC的消费者购买意愿影响因素模型。在以上的基础上提出本次研究的量表,经过问卷前测、问卷前测分析、完善问卷、确定问卷、大规模投放问卷、问卷回收过程,且经后续统计得到的真实数据为本论文提供良好的数据支撑。本问卷总共有44道问题,经过14天问卷调查,共收到填写问卷221份,其中215份经检查判定为有效问卷。分别通过SPSS和AMOS工具对有效数据进行分析,最终证实本论文所提出的概念模型基本成立,并且在此基础上给出对UGC社区电商化实践的一些具体的可行性建议。UGC社区电商化应该以UGC为立身之本,重视内容的规范和管理;从产品功能上需要进行优化和简化来更好地运营功能;通过强化社交属性,引入社交元素,增加用户粘性;同时不断优化对社区“达人”的评选制度。从以上建议可有效提高用户粘性和用户信任感,从而是有利于UGC电商发展的。

阅文集团统一用户生成内容平台的设计与实现

这是一篇关于UGC,微服务,Spring,Redis的论文, 主要内容为随着互联网的发展以及移动终端的极速普及,互联网逐步进入了Web2.0时代。与Web1.0时代时用户只是单向的信息获取者不同,Web2.0时代更加注重交互性,用户的身份也由此发生改变,更多的成为主动的内容生产者。在此背景下,用户生成内容(User Generated Content,UGC)概念逐渐兴起,UGC即用户将原创内容上传至互联网进行展示和分享,我们日常生活离不开的微博、社交网络、短视频平台、自媒体、知识分享社区都是UGC产品的重要应用形式,而其中这些产品最核心的UGC内容也就成为了平台的核心竞争力。平台不仅可以培养优质UGC内容形成自己的平台文化不断吸引新用户,也可以利用UGC内容进行大数据分析从而实现精准化的个性推荐以提升效益。目前,各大互联网公司的产品都具有支持用户交互的功能却普遍缺乏对于UGC内容的统一接入和管理能力,使得相似的逻辑反复开发,UGC数据的利用也不够充分。因此,建设公司自己的UGC平台具有重大意义,一方面能够提供统一的接口实现各个业务线UGC功能的快捷接入,另一方面也方便底层数据的高效存储和利用。本文设计并实现了基于微服务的统一用户生成内容平台,用于解决阅文集团各业务应用APP的UGC功能整合、底层数据高效存储与利用的问题。该平台由内容模块、审核模块、互动模块、热度计算模块等多个模块组成,通过统一的接口提供了用户生产UGC功能的接入,用户可以对UGC内容进行创建、编辑、删除和查询,提供各种互动操作接口方便对UGC内容的点赞点踩、加精、置顶等,其审核模块则提供对于劣质、剽窃内容的举报、审批以及黑名单的设置。平台还通过热度计算模块实现对热点内容的优先推荐。统一用户生成内容平台采用了微服务架构,使得整个系统划分为高内聚、低耦合的多个自治的服务。每个微服务都拥有自己的数据存储,使得独立部署、灵活扩容成为可能,方便快速迭代。平台以Spring MVC作为基础框架,使用Mybatis作为持久层工具,基于其微服务架构的设计要求,使用腾讯TAF微服务框架实现服务注册与发现、负载均衡、监控熔断等功能,使用Redis作为分布式缓存服务器及分布式锁,数据库使用MySQL,并使用腾讯云CMQ作为消息中间件来处理与其他模块之间的消息传递。目前,统一用户生成内容平台已经上线使用,支撑阅文集团各业务方如QQ阅读、起点读书、红袖读书等UGC内容,也为未来新业务的快速接入提供便捷,同时有利于更好地发掘UGC内容的商业价值,推动运营活动的深入展开。

基于UGC的消费者购前咨询行为研究

这是一篇关于UGC,购前咨询,消费者满意度,LDA主题模型的论文, 主要内容为随着Web2.0技术的快速发展,促进了用户在网上广泛参与,用户生成的内容越来越多,为企业带来了新的商业模式和收益。各大电商平台也纷纷引入用户生成内容(UGC)模式,为消费者购前咨询和购后讨论提供场景,引发消费者的共鸣和经验分享,帮助潜在消费者做出购买决策,同时为商家接近和了解消费者提供了机会。然而,现有研究大多在探讨在线评论等用户生成内容的影响,忽略了购前咨询的作用。本文基于京东商城“京东问答”模块的购前咨询信息,研究了消费者的购前咨询行为,具体地包括购前咨询的文本内容、驱动因素及其对销量的影响共三个方面。首先,本文选取京东商城上尼康相机类产品作为研究对象,利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型对其购前咨询内容进行主题提取。基于主题提取结果,本文发现消费者在购买前后关注点存在差异。此外,本文还发现消费者对不同类型的产品和不同类型的商家关注因素有差异。其次,本文从消费者满意度考虑,利用网上的真实消费数据,探讨消费者满意或不满意对客户回复行为的影响。本文发现消费者不满意对客户回复率有积极的显著影响,对客户回复文本长度没有显著影响。而消费者满意对客户回复率和客户回复文本长度均没有显著影响。另外,本文指出商家类型对消费者不满意和客户回复率的关系有显著调节作用。最后,针对于产品销量变化的研究,本文采用双向固定效应回归模型,研究发现潜在客户的咨询提问数对产品销量有显著的正向影响,而已购客户的回复数量对产品销量有显著的负向影响。本文的研究在理论上,有助于推进和完善消费者购前行为、UGC生成动因、UGC和销量关系等领域的研究。在实践上,有助于商家了解用户的真实需求和关注点,以便为用户提供更加优质的产品和服务,增强用户黏性。同时,有助于商家了解宣传短板,为网站页面设计、促销活动开展及运营方向也提供了有效参考。另外,对产品销量的预测有现实的指导意义。

基于图卷积神经网络的个性化标签推荐系统

这是一篇关于UGC,图卷积神经网络,标签推荐的论文, 主要内容为随着互联网的发展,Web2.0应用的功能也变得越来越丰富,出现了许多将标注权限赋予用户的用户生成内容(UGC)系统。标签不仅仅丰富了互联网的数据资源,而且在信息检索、推荐系统等场景也有得到应用。但是社会化标注这种行为完全由用户决定,这就导致了标签数据中存在大量冗余的、不规范的标签,因此进行标签推荐技术的研究具有重要的现实意义。一方面对系统而言,标签推荐有利于去除冗余的、不规范的标签信息,为系统营造良好的标签数据资源;另一方面对用户来说,标签推荐也是系统提供的一种服务,良好的推荐效果能够提升用户体验。然而,目前大多数标签推荐还依赖于基于内容等传统的算法,并且许多算法只考虑了标签与资源之间的关系而忽略了用户,因此推荐效果不佳。由于在图表征任务上的出色表现,图神经网络成为当前的研究热点,图神经网络与推荐系统的结合有可能进一步提升推荐性能。因此,本文设计了一种基于图卷积神经网络的个性化标签推荐算法,借助图卷积网络的表示学习能力,用于为用户发布的资源推荐标签。本文主要的工作包含以下几点:(1)设计了一种基于图卷积神经网络的个性化标签推荐算法。说明了算法的设计思路,包括数据预处理与特征提取、用户与标签的表示学习以及个性化标签推荐三部分。(2)设计了一个个性化标签推荐系统。首先通过系统的需求分析明确了系统的功能需求。其次通过系统设计将功能需求模块化,具体包括系统架构设计、功能模块设计以及数据库设计。然后说明了系统实现的相关技术、各个功能模块的具体实现。最后对系统的主要模块进行了功能测试。(3)对本文算法进行了实验验证分析。通过实验测试了算法参数对推荐性能的影响、测试了注意力机制对推荐性能的影响,对算法测试结果进行了分析,并与常用的标签推荐算法做了对比。从实验结果来看,本文算法在推荐的精确率、召回率指标上,相比于常用的标签推荐算法都有一定的提升,证明了本文算法的有效性。