面向客户体验的B2C电子商务服务过程分析与优化 被引量：9

1

作者 刘平峰 杨柳 《企业经济》 北大核心 2013年第11期90-93,共4页

针对目前B2C电子商务服务客户体验差、满意度和忠诚度低的问题,本文在分析B2C电子商务服务过程客户体验接触点、建立B2C电子商务服务过程前后台分离模型的基础上,从价值链模型的业务流程和以接触点为中心的资源整合分配两个方面,提出了... 针对目前B2C电子商务服务客户体验差、满意度和忠诚度低的问题,本文在分析B2C电子商务服务过程客户体验接触点、建立B2C电子商务服务过程前后台分离模型的基础上,从价值链模型的业务流程和以接触点为中心的资源整合分配两个方面,提出了B2C电子商务服务价值链模型和价值链上各活动优化的基本思路,论述了基于过程、线上线下和信息技术支持三个维度的资源整合分配优化方法,为改善B2C电子商务服务客户体验提供了理论参考。 展开更多

关键词 客户体验 B2C电子商务 服务过程优化

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全网兴趣图谱下电子商务推荐理论研究现状 被引量：4

2

作者 陈媛媛 聂规划 +1 位作者 陈冬林 桂雁军 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2014年第1期109-113,共5页

介绍了现有的电子商务推荐技术与系统,分析了其中存在的数据稀疏性、冷启动、推荐精度低和实时性差等问题,阐述了利用全网数据构建用户兴趣图谱进行推荐的方法,探讨了基于兴趣图谱的推荐与跨网推荐取得的进展,证明该方法的提出具有重要... 介绍了现有的电子商务推荐技术与系统,分析了其中存在的数据稀疏性、冷启动、推荐精度低和实时性差等问题,阐述了利用全网数据构建用户兴趣图谱进行推荐的方法,探讨了基于兴趣图谱的推荐与跨网推荐取得的进展,证明该方法的提出具有重要的现实意义。 展开更多

关键词 全网 兴趣图谱 电子商务推荐

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基于用户兴趣的Web服务组合推荐方法研究 被引量：1

3

作者 于珊珊 陈冬林 +1 位作者 李伟 兰文姗 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2015年第3期387-390,共4页

针对现有Web服务不能满足用户需求且在服务中存在忽略用户兴趣的问题,设计了服务发现和用户兴趣与Web服务匹配的方法,研究了基于兴趣度与Qo S偏好的均衡服务组合推荐策略,实现了最优化服务组合的选择。对携程网上数据计算得到的实验结... 针对现有Web服务不能满足用户需求且在服务中存在忽略用户兴趣的问题,设计了服务发现和用户兴趣与Web服务匹配的方法,研究了基于兴趣度与Qo S偏好的均衡服务组合推荐策略,实现了最优化服务组合的选择。对携程网上数据计算得到的实验结果表明,所提出的方法可以增加服务选择的准确度,使得服务组合推荐结果更符合用户的个性化需求。 展开更多

关键词 服务组合 用户兴趣 个性化推荐 QOS

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基于价值共创共享的信息服务生态系统协同机制研究

4

作者 陶威 刘平峰 《科技视界》 2016年第18期59-59,73,共2页

针对现有信息服务产业集群质量管理单一地强调集群中个体的提升,忽略集群中其他成员,从而导致个体互动不足、协同演化方向偏差、经济效益损失等问题,提出从价值共创共享和生态系统视角考察信息服务系统协同演化机制与规律。旨在探索促... 针对现有信息服务产业集群质量管理单一地强调集群中个体的提升,忽略集群中其他成员,从而导致个体互动不足、协同演化方向偏差、经济效益损失等问题,提出从价值共创共享和生态系统视角考察信息服务系统协同演化机制与规律。旨在探索促进信息服务生态系统质量管理和服务创新优化的新模式。 展开更多

关键词 价值共创共享 生态系统 信息服务 协同演化机制

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基于O2O的汽车后服务联盟模式研究

5

作者 李兴华 吕秋云 《科技视界》 2016年第1期74-74,共1页

我国汽车后服务市场规模庞大且具有高盈利的潜力,但服务提供商各自为政的运营模式限制了我国汽车后服务产业的发展。针对该问题,本文借鉴O2O、云计算资源联盟理论、资源配置与调度理论,提出基于O2O的汽车后服务联盟模式,并对服务资源与... 我国汽车后服务市场规模庞大且具有高盈利的潜力,但服务提供商各自为政的运营模式限制了我国汽车后服务产业的发展。针对该问题,本文借鉴O2O、云计算资源联盟理论、资源配置与调度理论,提出基于O2O的汽车后服务联盟模式,并对服务资源与用户需求进行建模。旨在实现信息共享,解决汽车后服务产业信息不对称导致服务效率、社会经济效益低下问题。 展开更多

关键词 O2O 汽车后服务 服务联盟

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基于位置簇的移动生活服务个性化推荐技术 被引量：5

6

作者 郑慧 李冰 +1 位作者 陈冬林 刘平峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期1148-1153,共6页

当前的移动推荐系统只将位置信息作为推荐属性处理,弱化了其在推荐中所起的作用,更重要的是忽略了移动生活服务位置相关性和用户空间运动有界性特征。针对该问题,设计了基于位置簇的用户偏好表示模型和移动生活服务个性化推荐算法。该... 当前的移动推荐系统只将位置信息作为推荐属性处理,弱化了其在推荐中所起的作用,更重要的是忽略了移动生活服务位置相关性和用户空间运动有界性特征。针对该问题,设计了基于位置簇的用户偏好表示模型和移动生活服务个性化推荐算法。该算法通过模糊聚类得到位置簇,使用遗忘因子调节用户在该位置簇对服务资源属性值的偏好,并且采用概率分布和信息熵理论计算属性权重,按位置簇对用户偏好和服务资源进行匹配得到top-N推荐集。由于位置簇的定义,使得算法给出与用户偏好相似度较高的服务资源。案例分析结果符合这一结论,从而验证了算法的有效性和精确性。 展开更多

关键词 移动生活服务 位置簇 模糊聚类 用户偏好 个性化推荐

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基于用户兴趣-标签的混合推荐方法研究 被引量：10

7

作者 李兴华 陈冬林 +1 位作者 杨爱民 李伟 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第5期466-470,共5页

传统推荐技术存在冷启动、稀疏性、推荐精度低等问题。其中，可以方便表达用户兴趣偏好的标签推荐存在噪声、一词多义等问题，稳定性较好的用户兴趣刚好可以解决这一问题。然而，在推荐技术领域内，将兴趣与标签相结合的推荐研究相对较... 传统推荐技术存在冷启动、稀疏性、推荐精度低等问题。其中，可以方便表达用户兴趣偏好的标签推荐存在噪声、一词多义等问题，稳定性较好的用户兴趣刚好可以解决这一问题。然而，在推荐技术领域内，将兴趣与标签相结合的推荐研究相对较少。本文提出基于兴趣-标签的推荐算法ITRA（Interest—Tag Recommendation Algorithm），通过定义计算用户兴趣权重值、用户兴趣相似度、用户候选兴趣集、推荐兴趣-标签集、项目推荐集，将该集合作为最终的推荐结果。最后，通过实验证明该算法可以有效的提高推荐结果的准确率。 展开更多

关键词 个性化推荐 用户兴趣 兴趣标签 电子商务

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基于利润场的云联盟合作伙伴动态选择机制研究 被引量：5

8

作者 郭萌 聂规划 陈冬林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第5期1367-1370,1383,共5页

云联盟是云计算发展过程中的一种能优化资源配置的组织形式,在云联盟的发展过程中,选择合适的合作伙伴是保证云联盟质量的关键。针对云联盟的合作伙伴选择问题,结合现有的联盟合作伙伴选择机制,借鉴场论思想构建利润场模型,设置企业(云... 云联盟是云计算发展过程中的一种能优化资源配置的组织形式,在云联盟的发展过程中,选择合适的合作伙伴是保证云联盟质量的关键。针对云联盟的合作伙伴选择问题,结合现有的联盟合作伙伴选择机制,借鉴场论思想构建利润场模型,设置企业(云资源供应商)进入退出联盟临界点,形成基于利润场的云联盟动态进入退出机制。最后,通过实例分析论证了此方法的合理性和有效性。 展开更多

关键词 云联盟 利润场 合作伙伴 触发点 动态进入退出机制

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面向在线社会支持虚拟社区的用户专业度识别方法研究 被引量：2

9

作者 傅魁 刘李利 陈冬林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2013年第4期397-406,共10页

针对目前虚拟社区中信息知识、专业人才等虚拟资源没有得到充分利用，且用户特征研究不深入和维度单一化问题，本文研究用户专业度的概念和识别方法。论文首先提出面向在线社会支持社区的用户专业度识别框架；重点阐述了内容、网络和个... 针对目前虚拟社区中信息知识、专业人才等虚拟资源没有得到充分利用，且用户特征研究不深入和维度单一化问题，本文研究用户专业度的概念和识别方法。论文首先提出面向在线社会支持社区的用户专业度识别框架；重点阐述了内容、网络和个体3类共10个特征指标，并进行标准量化；通过引入层次分析法（AHP）计算指标权重，得出用户专业度的综合评价值。实验证明，本方法的准确率达到了81．16％，具有一定的可行性。 展开更多

关键词 在线社会支持 虚拟社区 专业度 评价指标 层次分析法

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一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术 被引量：4

10

作者 刘平峰 杨柳 朱孔真 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2014年第5期668-672,共5页

针对传统基于内容过滤的服务资源推荐技术中,用户对不同属性偏好权重的计算依赖于用户Web使用行为,不能适用于用户行为数据缺乏的场合,以及用户对属性值偏好计算缺乏用户评分反馈考虑等问题,提出了一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术... 针对传统基于内容过滤的服务资源推荐技术中,用户对不同属性偏好权重的计算依赖于用户Web使用行为,不能适用于用户行为数据缺乏的场合,以及用户对属性值偏好计算缺乏用户评分反馈考虑等问题,提出了一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术,该技术依据用户消费业务数据和评分反馈,通过计算服务资源属性的信息熵给属性权重赋值,并根据属性值变化频率对属性权重进行调整,得到用户对属性的偏好权重;根据属性值概率分布和用户评分,引入遗忘因子计算用户对属性值的偏好。实验结果表明,该技术建立的用户偏好模型和依据该推荐的服务资源结果更为准确。 展开更多

关键词 内容过滤 服务资源推荐 消费偏好

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基于SLA的云计算多数据中心任务调度算法 被引量：7

11

作者 于珊珊 陈冬林 +1 位作者 李伟 鄂雪妮 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2014年第3期345-349,共5页

针对现有的云计算任务调度策略仅考虑单数据中心内部负载均衡及平等看待各项任务的问题,研究了基于服务等级协议(service level agreements,SLA)的多云数据中心任务调度机制,设计了相应的任务调度效益模型和任务准入控制策略,提出了基于... 针对现有的云计算任务调度策略仅考虑单数据中心内部负载均衡及平等看待各项任务的问题,研究了基于服务等级协议(service level agreements,SLA)的多云数据中心任务调度机制,设计了相应的任务调度效益模型和任务准入控制策略,提出了基于SLA的最大化收益任务调度算法(SLA-MPS算法),实现了在多个云数据中心间调度资源、优先处理紧急任务的同时保证云服务商利益最大化。在CloudSim上的实验证明,SLA-MPS算法能加快任务响应速度,降低云服务商违约率并提高其收益。 展开更多

关键词 云计算 服务等级协议 多数据中心 利益最大化 任务调度算法

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基于用户综合反馈的服务偏好挖掘方法 被引量：1

12

作者 刘平峰 朱孔真 张慧 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2014年第2期242-245,共4页

针对个性化服务系统中用户偏好信息片面和不精确的问题,提出了综合用户网络使用行为和用户评价反馈信息的服务偏好挖掘方法,研究了用户服务偏好的表示模型、初始化和更新方法,最终挖掘出用户更加完整和精确的服务偏好。结果表明,该方法... 针对个性化服务系统中用户偏好信息片面和不精确的问题,提出了综合用户网络使用行为和用户评价反馈信息的服务偏好挖掘方法,研究了用户服务偏好的表示模型、初始化和更新方法,最终挖掘出用户更加完整和精确的服务偏好。结果表明,该方法是可行和有效的。 展开更多

关键词 偏好模型 用户行为 评价反馈

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一种新的数字家庭个性化服务推荐方法

13

作者 陈冬林 纪巧芬 +1 位作者 陈玲 吴钟 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2013年第3期331-335,共5页

针对数字家庭系统用户找到满意服务资源越来越困难的问题,提出了使用协同过滤算法进行个性化推荐的方法。针对传统算法中用户评分数据存在的稀疏性的问题,提出了一种改进的基于用户行为数据的协同过滤推荐算法。通过引入用户使用资源的... 针对数字家庭系统用户找到满意服务资源越来越困难的问题,提出了使用协同过滤算法进行个性化推荐的方法。针对传统算法中用户评分数据存在的稀疏性的问题,提出了一种改进的基于用户行为数据的协同过滤推荐算法。通过引入用户使用资源的具体时间、总次数和时间长度这3个维度构建用户兴趣模型,利用该模型寻找目标用户的最近邻居。实验证明,该方法可以有效地为用户提供个性化推荐,进一步扩展了协同过滤方法的应用范围。 展开更多

关键词 数字家庭 协同过滤 用户消费行为 用户兴趣模型

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Web信息颗粒关联强度研究

14

作者 刘平峰 杨柳 +1 位作者 姚梦迪 吴钟 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2015年第4期399-402,共4页

粒计算的引入提高了对非结构化海量Web信息的处理能力,但目前研究仅限于Web链接结构、粒度划分、信息颗粒树形成等方面,未涉及信息颗粒之间的关联强度分析。针对Web信息筛选的不完整问题,提出基于多层次粒度划分的Web信息颗粒关联强度算... 粒计算的引入提高了对非结构化海量Web信息的处理能力,但目前研究仅限于Web链接结构、粒度划分、信息颗粒树形成等方面,未涉及信息颗粒之间的关联强度分析。针对Web信息筛选的不完整问题,提出基于多层次粒度划分的Web信息颗粒关联强度算法,通过获取Web网页间直接或间接的链接关系进行矩阵运算,对同层次不同类别Web信息颗粒间的关联关系进行了定量分析,并在实验中验证了算法的正确性和有效性。解决了信息使用单一性和决策参考片面性问题,为获得全面信息和构建综合决策信息系统提供了理论参考。 展开更多

关键词 WEB信息 粒计算 WEB链接 关联强度

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带时间窗的互联网租车调度策略研究 被引量：3

15

作者 何李凯 陈冬林 陈川 《北京邮电大学学报（社会科学版）》 2018年第3期50-58,共9页

在互联网租车模式中,车辆调度能有效解决"潮汐现象",对降低租车公司运营成本、提高用户体验起到重要作用。针对用户对服务时间的要求,在车辆调度中引入时间窗,将问题转化为带时间窗的车辆调度问题(Vehicle Routing Problem Wi... 在互联网租车模式中,车辆调度能有效解决"潮汐现象",对降低租车公司运营成本、提高用户体验起到重要作用。针对用户对服务时间的要求,在车辆调度中引入时间窗,将问题转化为带时间窗的车辆调度问题(Vehicle Routing Problem With Time Windows,VRPTW)。根据互联网租车中车辆调度过程的约束建立数学模型,针对模型特点设计遗传算法求解。基于模拟数据做测试案例,对遗传算法的调度结果进行分析,实验结果表明了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 互联网租车 车辆调度 时间窗 遗传算法

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车辆-泊位协同共享的互联网租车模式研究 被引量：2

16

作者 陈川 陈冬林 李兴华 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2017年第4期479-483,共5页

针对目前互联网租车行业的中心化及去中心化模式存在的固定地点租还车、承租成本较高、资源浪费、稳定性差、车辆-泊位无法共享等问题,提出了包括汽车制造商、政府部门、金融保险机构、泊车公司等多中心的互联网租车的半中心化模式,即车... 针对目前互联网租车行业的中心化及去中心化模式存在的固定地点租还车、承租成本较高、资源浪费、稳定性差、车辆-泊位无法共享等问题,提出了包括汽车制造商、政府部门、金融保险机构、泊车公司等多中心的互联网租车的半中心化模式,即车辆-泊位协同共享的互联网租车模式。该模式能有效解决固定地点租还车、车辆无位可停、泊位无车停靠等问题,实现对资源的高效利用;同时,其便捷性、低成本等特点注定该新模式能作为现有出行方式的有效补充并能带来巨大的社会效益。 展开更多

关键词 共享经济 互联网租车 协同消费 协同共享

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基于BPNN-EMD-LSTM组合模型的城市短期燃气负荷预测 被引量：26

17

作者 陈川 陈冬林 何李凯 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第1期149-154,169,共7页

城市短期燃气负荷具有高随机性和复杂性特征,利用单一的模型难以做出准确预测。以某城市民用类燃气日负荷为研究对象,在分析该市两年多燃气日负荷特征的基础上,建立了基于BP神经网络(BPNN)-经验模态分解(EMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络... 城市短期燃气负荷具有高随机性和复杂性特征,利用单一的模型难以做出准确预测。以某城市民用类燃气日负荷为研究对象,在分析该市两年多燃气日负荷特征的基础上,建立了基于BP神经网络(BPNN)-经验模态分解(EMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型,对该市短期燃气日负荷进行了预测。首先通过BPNN模型学习温度、日期属性影响下燃气负荷的主要特征,增长趋势等次要特征则体现在BPNN模型预测产生的残差中;然后采用EMD算法分解残差得到有限个本征模函数(IMF),并利用LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律,将各IMF分量的预测值相加得到残差预测值;最后将两部分预测值代数相加得到最终的预测结果。实证结果表明:与单一的LSTM模型和BPNN-LSTM模型相比,该组合预测模型半月步长的平均绝对误差为3.4%,预测精度更高,是一种更为有效的城市短期燃气负荷预测方法。 展开更多

关键词 短期燃气负荷 组合预测模型 BP神经网络 经验模态分解 长短期记忆神经网络

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多实例云计算资源市场下超额预订决策方法 被引量：4

18

作者 陈冬林 姚梦迪 邓国华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期113-116,共4页

针对现有云供应商数据中心负载率低、云用户需求不确定及多样性的问题,为提高云供应商平均利润,建立了不确定需求下的多实例类型云服务超额预订模型。该模型结合实际云计算资源市场下超额预订对于云供应商负载均衡及云服务等级协议(SLA... 针对现有云供应商数据中心负载率低、云用户需求不确定及多样性的问题,为提高云供应商平均利润,建立了不确定需求下的多实例类型云服务超额预订模型。该模型结合实际云计算资源市场下超额预订对于云供应商负载均衡及云服务等级协议(SLA)的影响,给出超额预订的多重约束条件,提出了各实例类型数量最优分配策略。实验结果表明,采用该模型在预约未使用概率为0.25时,云供应商利润较高,数据中心负载率达到78%,最终确定了各实例类型的最优分配数量。 展开更多

关键词 不确定需求 云计算资源市场 多实例 超额预订

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基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取 被引量：1

19

作者 傅魁 刘李利 王惠敏 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 CAS 2013年第5期706-709,753,共5页

针对电子商务应用中商品本体模型粒度过粗和细粒度语义知识匮乏的问题,提出了商品候选属性集的5类分类特征,选择进化算法对分类特征集进行优化,研究基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取方法。通过SVM算法执行分类实验,结果证明了... 针对电子商务应用中商品本体模型粒度过粗和细粒度语义知识匮乏的问题,提出了商品候选属性集的5类分类特征,选择进化算法对分类特征集进行优化,研究基于机器学习的商品本体细粒度语义知识获取方法。通过SVM算法执行分类实验,结果证明了5类特征集的有效性。所提出的5类特征集对于其他领域具有一定的通用性,获取细粒度语义知识也有助于构建商品细粒度语义知识库,满足电子商务应用中对细粒度商品知识的需求。 展开更多

关键词 商品本体 语义知识 细粒度 分类特征 机器学习

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基于财经新闻情感倾向值的股票价格预测 被引量：5

20

作者 傅魁 刘玉洁 陈美丽 《北京邮电大学学报（社会科学版）》 2019年第1期87-100,共14页

行为金融学理论指出,财经新闻等文本信息可以通过影响投资者情绪进而指导投资者行为和决策,最终对股票市场波动产生影响。本文提出基于情感词汇权重改进新闻情感倾向值的股票价格预测模型。首先,设计财经新闻情感倾向强度指标量化的方法... 行为金融学理论指出,财经新闻等文本信息可以通过影响投资者情绪进而指导投资者行为和决策,最终对股票市场波动产生影响。本文提出基于情感词汇权重改进新闻情感倾向值的股票价格预测模型。首先,设计财经新闻情感倾向强度指标量化的方法,并将量化后的指标与股票关键指标进行特征融合;然后,采用改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量回归(Support Vector Regressing,SVR)模型进行参数优化(改进PSO-SVR模型);最终构建了一个全新的股票价格预测模型。实证研究表明,基于改进PSO-SVR模型的股票价格预测精度要高于其他对比模型,且具有较好的泛化能力。 展开更多

关键词 财经新闻 情感倾向 股票预测

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