6个研究背景和意义示例,教你写计算机前景理论论文

今天分享的是关于前景理论的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到前景理论等主题,本文能够帮助到你 基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用 这是一篇关于在线评论

今天分享的是关于前景理论的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到前景理论等主题,本文能够帮助到你

基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用

这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。

基于嵌套Logit模型的有限理性消费者渠道选择行为研究

这是一篇关于有限理性,嵌套Logit模型,前景理论,渠道选择行为,智能手机消费者的论文, 主要内容为随着网络技术的发展以及物流体系的不断完善,愈来愈多的消费者选择通过线上网络平台进行购物。网络购物的发展也在不断冲击着线下零售市场,线上线下渠道的共存推动了社会的消费升级,消费渠道的多元化也给予消费者更多的购物选择,消费者可以结合自身需求和条件选择适合的购物渠道。但消费者实际的渠道选择可能会受到许多因素的干扰,并且会出现中止购买的情况,也就是说消费者的需求是不确定的。另外,消费者对以往渠道的选择情况以及产品本身的条件因素同样会影响到其后续的渠道选择,这就引出了消费者渠道选择行为研究的问题。消费者选择行为的研究已经历经了几十年的发展,对消费者渠道选择行为的研究也日益增多。电子消费品线上销售额的不断增长也为本文对消费者渠道选择行为的研究确立了研究主体,即研究消费者购买智能手机过程中的渠道选择行为。由于现实生活中的消费者并非能够获得所有信息,消费者会受到其情感因素、认知能力、心理偏差、社会偏好等不完全信息做出决策,这种决策往往是不完全理性即有限理性的。基于此,本文从前景理论的角度出发,将参考点引入嵌套Logit模型预测有限理性消费者的渠道选择行为。本文的研究内容包括:(1)对前景理论及其相关理论、消费者渠道选择影响因素和消费者选择模型相关理论进行阐述,对相关研究文献进行整理综述。首先,对前景理论和有限理性相关概念进行阐述,并对其运用领域和研究现状进行了综述。在此基础上,将有限理性定义为个体受其认知能力、推理能力的限制和外部复杂环境影响的一种有限的选择行为能力。其次,对近年来消费者渠道选择的相关研究进行文献整理,探究此类型研究中所采取的研究变量以及使用的研究方法,进而发掘研究缺失点,为本文研究工作的开展奠定文献基础。对影响消费者渠道选择行为的因素进行概述,将影响因素分为产品因素、渠道因素、消费者个体因素和外界环境因素。在文献综述的基础上将将产品因素进一步分为产品价格、产品质量、产品类别和产品复杂性等因素,渠道因素进一步分为渠道透明度、渠道便利性、渠道的服务质量、渠道知名度、渠道购买风险、渠道交易成本和渠道返现政策等因素,外界环境因素定义为天气、购物时间、渠道环境等因素,为后文设计问卷奠定基础。最后,对消费者选择模型相关理论进行综述,主要包括多项Logit模型(MNL)和嵌套Logit模型(NMNL)的相关研究,并综述了Logit模型与前景理论相结合的研究。在此基础上,发行现有研究不仅缺乏运用前景理论研究消费者渠道选择行为的研究,也缺乏运用将前景理论与嵌套Logit模型结合的研究。从而提出本文研究方向,即将前景理论与嵌套Logit模型相结合研究消费者渠道选择行为。(2)在文献综述的基础上,定性简述消费者渠道选择行为的影响因素,并针对消费者购买智能手机的情况设计问卷,通过网络发放问卷获取大量数据,从定量角度分析消费者购买智能手机过程中的渠道选择行为。主要包括对被调查消费者个人特征及渠道选择情况进行描述性分析,为后续建立模型提供数据基础。(3)基于期望效用理论和前景理论分别分析了消费者的渠道选择策略,通过算例得出完全理性的消费者将在淘宝购买智能手机,而有限理性的消费者将在京东购买智能手机。在与问卷调查数据对比分析后,得出前景理论更适合分析消费者购买智能手机的渠道选择行为,本文研究有限理性的消费者渠道选择行为也与现实更为相符。(4)在嵌套Logit模型概述的基础上建立完全理性消费者购买智能手机的渠道选择行为的模型,利用问卷调研所获得数据对模型进行参数估计,并预测完全理性消费者渠道选择行为。随后从前景理论角度出发,在对渠道影响因素设定参考点后,建立有效理性消费者购买智能手机的渠道选择行为的嵌套Logit模型,同样利用问卷调研所获得数据对模型进行参数估计,并预测完全理性消费者渠道选择行为。分析得出以平均值和中位数做参考点改进的嵌套Logit模型预测消费者购买智能手机过程中的渠道选择行为均要高于未改进的模型,以平均值作为参考点的改进模型预测准确率要高于以中位数作为参考点的模型。本文研究的创新和贡献包括:(1)研究内容创新:本研究基于前景理论与嵌套Logit模型结合分析消费者在购买智能手机过程中的渠道选择行为。在充分结合理论研究与管理实践的基础上,以期能够丰富消费者选择的相关理论研究,促进理论研究的深入发展。(2)研究方法创新:将消费者选择模型与实证研究相结合。现有研究中普遍将消费者的选择行为进行建模求解,通过研究消费者的选择行为已最大化企业的收益。本文充分考虑到消费者在渠道选择过程中可能受到的影响因素,通过对消费者进行调研,识别影响消费者渠道选择的主要因素,并考虑将因素刻画到后续的模型中去,用以预测消费者的在各个细分渠道的购买意愿,并通过算例模拟和调研数据检验模型。这种消费者选择模型与实证分析的结合,是对传统研究方法的重大突破。(3)对管理实践的贡献:线上线下渠道的发展以及消费者选择领域研究日新月异,而相关的理论发展却相对滞后。多数生产制造企业在渠道选择方面缺乏理论指导,本研究在充分考虑线上线下渠道不断发展的基础上,研究消费者渠道选择行为的影响因素,并利用数理模型和调研数据来预测消费者在各个渠道的购买意愿,从而指导平台/门店进行需求预测,以进一步指导消费者选择的实践。

基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用

这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。

南水北调中线工程运行安全事故应急决策系统研究

这是一篇关于南水北调中线工程,案例推理,方案筛选,前景理论,应急决策系统的论文, 主要内容为南水北调中线工程是缓解我国北方地区水资源短缺、优化区域水资源配置、改善沿线生态环境的国家战略性工程。南水北调中线工程输水线路长,沿线地质条件复杂且季节性气候多变,在运行期间引发突发事件的风险因素多种多样,一旦发生险情事故,不仅会对整个华北平原的居民用水产生影响,而且还有可能危及沿线群众的生命财产安全,破坏周边生态环境。为了提升南水北调中线工程运行期间各类事故的处置效率,减少人民财产损失,保障沿线供水安全,对南水北调中线工程的应急决策开展研究。本文基于案例推理技术和前景理论构建了一种新的应急决策方法,结合决策支持系统技术,设计实现了南水北调中线工程运行安全事故应急决策系统。主要研究内容如下所示:(1)将案例推理技术应用于应急决策方案的初选阶段。采用框架表示法对事故案例的事故情景、应急救援方案、救援处置效果等内容进行描述;在案例检索中构建两级检索策略提高案例检索结果的质量。在一级检索中,利用索引结构从案例库中获取符合事故基本特征信息的历史案例集合,在二级检索中,采用模糊层次分析法计算各属性指标的权重,通过引入结构相似度和属性相似度对最邻近检索算法进行优化,进而完成整体相似度计算模型的构建,为南水北调中线工程运行安全事故应急方案初选提供支持。(2)运用前景理论进行方案优选。利用案例推理技术进行方案筛选时,考虑的是案例间相似度的问题,而属性指标的选择和属性权重大小的设定,都将影响相似案例的检索结果。另外,由于调水工程项目的应急决策问题具有模糊性,且决策者的主观偏好也会对决策方案的选择产生影响,本文在利用案例推理技术进行方案初选的基础上,运用前景理论构建了调水工程项目事故处置方案优选模型。该方法依据现场事故情景,对利用案例推理技术筛选出的相似案例的处置方案进行调整,利用价值函数值和概率权重得出各方案的前景价值,依据前景值的大小选出最优方案,进一步提升了决策结果的科学性和合理性。(3)结合案例推理技术和前景理论,设计并实现了基于B/S架构的南水北调中线工程运行安全事故应急决策系统。在明确系统设计原则和目标的基础上,开展了系统需求分析、数据库设计、系统体系结构设计和系统功能模块的设计开发工作。最后通过实例验证本系统的各模块实现了应急决策系统预期的各项功能,为南水北调中线工程运行安全事故处置提供了辅助决策平台,有效的提升了应急决策的水平和效率。

基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用

这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。

基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用

这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。

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