移动商务精准服务推荐方法与应用：基于用户隐私关注视角

　　本书的研究成果丰富了用户理性行为、隐私关注及个性化推荐等相关理论体系，有助于“后疫情时期”新零售企业提升移动商务服务质量，对加速形成强大的国内市场和构建现代商贸流通体系，发挥消费作为经济增长“第一引擎”对生产生活的引领作用，加快形成国内国际双循环的新发展格局，具有重要的理论价值和现实意义。本书具体分为移动商务精准推荐服务中用户隐私关注影响因素、复杂场景下的典型移动精准推荐方法等内容。

　　郭飞鹏（1984～），浙江东阳人，博士，浙江工商大学副教授，国家一级电子商务师。主持国家自然科学基金、教育部人文社科项目及其它省部级以上项目6项，发表学术论文20余篇，授权发明专利3项，获浙江省科学技术进步奖1项。

第一章 绪论
第一节 移动商务精准推荐服务研究背景与意义
第二节 主要内容与章节安排
第二章 隐私关注下移动商务精准推荐服务相关理论
第一节 移动商务精准推荐服务概述
第二节 隐私及隐私关注概述
第三节 本章小结
第三章 复杂场景下的典型移动精准推荐方法
第一节 协同过滤推荐方法概述
第二节 基于情境贡献度和项目关联度的协同过滤推荐方法
第三节 融入用户兴趣漂移特征的情境化协同过滤推荐方法
第四节 本章小结
第四章 移动商务精准推荐服务中用户隐私关注影响因素
第一节 研究提出及描述
第二节 研究思路
第三节 研究变量和研究假设
第四节 用户隐私关注影响因素的研究变量测量和数据分析
第五节 基于SEM的移动商务精准推荐服务隐私关注影响因素假设检验与模型拟合度分析
第六节 本章小结
第五章 隐私关注下基于情感倾向性分析的移动上下文推荐方法
第一节 研究提出及描述
第二节 基于情感词汇本体库的文本情感倾向性分析
第三节 考虑隐私关注的基于情感倾向性分析的混合协同推荐方法
第四节 实验与分析
第五节 本章小结
第六章 隐私关注下基于人格特质与用户关系强度的移动社交网络推荐方法
第一节 研究提出及描述
第二节 隐私关注下基于人格特质和用户关系强度的移动社交网络推荐方法
第三节 实验及分析
第四节 本章小结
第七章 面向用户隐私关注问题的移动商务精准推荐服务应用
第一节 面向用户隐私关注问题的移动商务精准推荐系统设计
第二节 面向移动商务精准推荐服务的本体建模
第三节 移动社交网络中的情感倾向性分析
第四节 基于MRecommend框架的移动商务精准推荐系统实现
第五节 本章小结
第八章 总结与展望
第一节 对移动互联网企业在隐私关注和推荐策略的管理启示
第二节 研究结论总述
第三节 未来研究方向
参考文献
附录