基于网站客户访问行为的客车产品需求获取方法研究



基于网站客户访问行为的客车产品需求获取方法研究

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基于网站客户访问行为的客车产品需求获取方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-31页
· 研究背景	第12-13页
· 研究目的和意义	第13-14页
· 论文相关领域国内外研究现状	第14-27页
· 客户需求获取	第15-18页
· 领域本体构建	第18-21页
· 信息抽取	第21-24页
· Web使用挖掘	第24-27页
· 当前研究存在的不足	第27-28页
· 课题的项目支撑	第28页
· 论文研究内容	第28-31页
第2章概念界定、理论基础与方法框架	第31-51页
· 概念界定	第31-37页
· 营销型企业网站	第31-33页
· 客户需求	第33-35页
· 网站访问行为	第35-36页
· 客户特征及分类	第36-37页
· 理论基础	第37-45页
· 全信息理论	第37-41页
· 消费者信息处理及决策理论	第41-45页
· 方法框架	第45-49页
· 客车产品市场特征及其网络营销过程分析	第45-47页
· 面向客车产品的基于企业网站访问行为的客户需求获取框架	第47-49页
· 本章小结	第49-51页
第3章客车产品客户需求知识库的构建方法	第51-71页
· 引言	第51-52页
· 客车产品客户需求知识库的架构	第52-53页
· 客车产品客户需求知识库概念模型	第53-57页
· 客户需求知识表示	第54-55页
· 客户需求知识库概念模型的构建	第55-57页
· 客车产品客户需求知识库模板	第57-61页
· 知识库模板的定义及结构	第57-58页
· 知识库模板的构建方法	第58-61页
· 客车产品客户需求的知识获取	第61-64页
· 基于Stalker算法的数据抽取方法	第61-64页
· 客户需求知识库的生成	第64页
· 实验与评价	第64-70页
· 本章小结	第70-71页
第4章客车产品评论文本的客户需求特征抽取方法	第71-87页
· 引言	第71-72页
· 客车产品评论文本的客户需求特征抽取框架	第72-73页
· 需求特征词的识别方法	第73-76页
· 基本思想	第74-75页
· 模式相似度计算方法	第75-76页
· 基本需求的检测方法	第76-80页
· 基本需求的分类	第77-78页
· 基于需求触发词的基本需求检测方法	第78-80页
· 基本需求内容识别方法	第80-82页
· 实验与评价	第82-85页
· 本章小结	第85-87页
第5章基于访问行为的客车产品客户需求聚类方法	第87-104页
· 引言	第87-88页
· 客车产品客户需求聚类方法框架	第88-89页
· 数据建模	第89-94页
· “访客-受访页面”矩阵	第90页
· “访客-评论特征词”矩阵	第90-91页
· “访客-客户需求”矩阵	第91-94页
· 基于k-means算法的访客聚类方法	第94-97页
· 访客聚类的算法实现	第95-96页
· 簇的特征化描述	第96-97页
· 访客属性特征的归纳	第97-100页
· 访客属性特征的获取	第97-98页
· 访客特征归纳的算法实现	第98-100页
· 实验与评价	第100-102页
· 本章小结	第102-104页
第6章客车企业网站客户需求获取系统的实现	第104-117页
· 需求分析	第104-106页
· 客户访问行为数据获取	第104-105页
· 客户访问行为分析	第105页
· 前台数据采集	第105-106页
· 系统设计	第106-107页
· 系统构架	第106页
· 系统环境	第106-107页
· 前台功能	第107-111页
· 产品展示	第107-109页
· 智能选客车	第109-111页
· 后台功能	第111-116页
· 网站流量管理	第111-113页
· 商机管理	第113-115页
· 访问行为分析	第115-116页
· 本章小结	第116-117页
第7章结论与展望	第117-120页
· 全文总结	第117-118页
· 研究展望	第118-120页
致谢	第120-121页
参考文献	第121-129页
附录1 攻读学位期间发表的学术论文	第129-130页
附录2 攻读学位期间参与的科研课题	第130 页

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