大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势

目前文献中对于电子商务个性化研究多集中在传统理论层面,且大多探讨基于内容推荐方法和基于协同推荐方法,而对大数据时代下的个性化推荐的研究相对很少。本文通过研究大数据的数据挖掘方法及电子商务的发展,试图探讨个性化推荐的方法,最后探讨了大数据背景下电子商务个性化推荐服务的发展方向。     

大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析

在以博客、社交网络、云计算、物联网等信息发布方式和技术为载体的大数据时代,数据具有异构复杂、增长剧烈的特征,用户对信息的个性化、知识化、专业化、智能化的需求,给商务网站个性化推荐服务带来极大挑战。从梳理大数据和个性化推荐服务内涵入手,本文分析了大数据背景下商务网站个性化推荐服务所呈现的新特征和面临的挑战,从精准深度挖掘、数据关联、个性化决策、知识化平台等视角,探讨了大数据背景下商务网站个性化推荐服务的发展方向。     

大数据时代的电子商务服务模式革新

以大数据时代背景为主的电子商务服务已经加入太多个性化信息推荐服务内容,这也是现代化信息时代基于客户多元化需求的一种商务服务模式革新。它为用户提供产品与服务的同时,也提高了用户在海量信息中快速准确找到符合需求产品信息的精度与效率,还能基于个性化信息检索主动向用户推荐符合其偏好的相关产品与服务,非常人性化。本文简要分析了大数据时代与电子商务个性化服务模式的相关理论。详细解析了大数据个性化信息服务应用中所涉及的主要技术,给出服务模式相关的构建思路。     

大数据改变零售店体验

零售商可以借助大数据提供媲美电子商务的个性化服务、产品推荐及效果分析。     

电子商务个性化推荐系统中协同过滤技术研究

在信息量越来越大的今天,基于各种推荐技术的个性化推荐系统应运而生,为了使用户及时从大量数据中得到所需信息,电子商务个性化信息推荐服务应运而生。协同过滤推荐技术作为目前最成熟、最成功的推荐技术,得到了广泛的应用。协同过滤通过收集用户的兴趣爱好,及其他用户的评分信息计算用户间的相似度,从而进行推荐。然而由于数据稀疏度、冷启动、算法的可扩展性问题严重影响了推荐的准确度,推荐系统的应用和推广遇到了瓶颈。     

基于移动互联网的非活跃用户个性化推荐研究

随着移动互联网应用快速发展,移动用户面对所产生的大量商品信息选择越来越困难。通过对移动互联网中的非活跃用户冷启动问题分析,提出移动互联网的非活跃用户的个性化服务推荐的分类方法和推荐类型。在移动互联网的非活跃用户个性化推荐层面:一方面,移动APP网上商城要更加关注对应用程序内容的深度理解与分类,这样才能从海量的应用程序中找到最优质的应用推荐给用户;另一方面,移动APP网上商城也要更加了解用户的需求,利用大数据的海量数据挖掘,真正的把用户的多维属性利用起来,从而做到个性化推荐。     

基于大数据的服饰搭配推荐模式研究

本文立足云端积累的用户基本信息数据库、用户偏好分析数据库以及服饰搭配图片库,提出基于大数据的用户个性化服饰搭配模型,依次进行了人体体型分析、用户兴趣模型构建以及粗糙计提搭配决策规则界定,并对其应用步骤进行了介绍和阐释,完成个性化推荐服务。     

个性化推荐系统在农业网站中的运用研究——以四川农经网为例

随着农业信息化的推进,农业网站已经成为农业用户获取信息的重要渠道,如何提高农业网站信息服务的质量,是目前值得思考和研究的问题.WEB数据的挖掘以及在此基础上建立的个性化推荐系统对满足用户的个性化要求,在电子商务网站中有很好的应用效果.文章结合四川农经网探讨个性化推荐系统模型设计,提出了农业类网站WEB日志挖掘和个性化推荐系统设计的一般模型和实现方法,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

论电子商务平台个性化推荐的实现

互联网企业飞速发展,如今已慢慢步入大数据的时代,用户在电商平台的选择急剧增加,为了提升用户体验、提高用户留存率和促进用户下单,各大电商平台都推出了各自的个性化推荐系统。个性化推荐算法的基本原理有基于内容的推荐、协同过滤和混合过滤等,由于算法的复杂化和不同电商平台的各自业务特点,不同平台的底层算法也有所不同。本文首先介绍了个性化推荐系统的概念及其发展历程、个性化推荐算法原理及分类,论述了电商平台个性化推荐系统的实际价值与实现。本文还以拼多多、小红书、京东三大电商平台为例,分析其个性化推荐系统的具体实现方式,阐述了个性化推荐系统面临的挑战和未来趋势,最后得出结论。     

电子商务中个性化信息服务的研究

与传统信息服务相比,个性化信息服务能更好地满足用户的需求,是电子商务发展的方向。本文在介绍个性化信息服务的同时,着重讨论了实现个性化信息服务的关键技术——个性化信息推荐系统,尝试给出一个个性化信息服务推荐系统的体系结构。     

淘宝店铺个性化对重复购买意愿影响的实证分析

文章在以往研究的基础上系统的提出了淘宝店铺个性化的构成维度：店铺装修、产品选择、产品描述、推荐服务、物流服务、促销服务，并通过设计问卷、回收并处理数据，实证店铺装修、产品选择、产品描述、推荐服务对重复购买意愿的正向影响，以及顾客价值在店铺个性化影响重复购买意愿过程中起到了中介作用。     

大数据时代基于用户画像的视频精准推荐

随着互联网技术的不断发展,我们逐渐进入到大数据时代,互联网用户数量的急剧增加使用户行为数据呈指数级增长,怎样从海量的用户数据中挖掘出有价值的信息并深入了解用户,为用户提供精准个性化的服务,解决这一问题的方法就是用户画像。用户画像在生活中的运用十分普遍,本文主要研究视频领域中的用户画像,以及运用用户画像进行的精准化推荐。     

基于数据挖掘的电子政务个性化推荐服务框架研究

电子政务个性化推荐服务已成为衡量公共服务质量的标准之一.本文在分析电子政务个性化服务流程的基础上,提出电子政务个性化推荐服务构成要素与组织方式,使电子政务服务更加具有针对性,向民众提供更优质的公共服务.     

Web使用挖掘在电子商务个性化服务中的应用

阐述了目前研究最深入的Web数据挖掘技术——Web使用挖掘,Web使用挖掘在电子商务服务中的应用价值,提出了基于使用挖掘的电子商务推荐系统,详细分析了电子商务个性化推荐系统的模式和步骤。     

基于浏览数据的个性化推荐方法研究

本文首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的提出和基于用户的协同过滤推荐方法;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于用户浏览数据的协同过滤推荐方法,此推荐方法不但可以在一定程度上避免传统协同过滤方法的弊端,而且能为用户提供更高质量的推荐;最后简单评述了电子商务个性化推荐领域所面临的挑战及需解决的问题。     

移动互联时代我们究竟需要怎样的“算法”

伴随着信息技术迅猛发展、大数据广泛应用,算法推荐技术正在将人们带入个性化、定制化、智能化更强的信息传播时代。因为算法推荐,互联网平台越来越能抓住用户的心,帮助人们更加方便、精准地获取信息,也牢牢吸引了用户的注意力。据不完全统计,当前基于算法的个性化内容推送已占整个互联网信息内容分发的70%左右。算法推荐逐渐成为各平台"基本操作"的同时,诸如低俗劣质信息精准推送、"大数据杀熟"等乱象也凸显出来。     

大数据时代下电子商务的发展刍议

进入大数据时代以来,借助大数据的分析与预测功能,电子商务迎来更好的发展机会.通过大数据分析,商品推荐出现个性化和精准化商业模式,运营方式的不断创新,帮助电商企业优化汇总优质产品信息,为电商企业提升差异竞争力提供更精细的服务.然而,大数据时代电商企业也面临着掌握大数据、驾驭大数据、优化信用环境、应对数据安全与隐私、优化物流配送等方面的挑战.应该从利用大数据搭建电子商务的信息平台、凭借大数据做好电子商务的精准营销、依靠大数据创新商业模式、注重数据处理工作的安全隐私等4个方面入手,确保电子商务适应大数据时代特点,推动现代电子商务发展.     

刍议电子商务中的个性化推荐方法

随着电子商务在我国的飞速发展,如何更好地满足用户多元化需求,为客户提供个性化服务,已成为值得思考的关键话题。在这一需求背景下,电子商务推荐系统应运而生。本文结合当前电子商务发展的实际情况,对几种常见的个性化推荐方法进行分析与探讨。     

信息服务技术探析

文章分析了实现个性化信息服务的关键技术--个性化信息推荐系统.     

基于大数据的在线就业课程推荐系统

针对目前在线教育与网络招聘的发展情况,通过对现有平台运营模式的分析研究,提出构建基于大数据的在线就业课程推荐系统。本文详细阐述了在大数据时代通过数据分析将在线教育与网络招聘融合发展的前景及必要性,最后通过实验,运用Apriori算法和协同过滤算法对真实的在线学习数据,网络招聘数据以及个人信息进行关联规则挖掘,提供个性化课程岗位推荐,得出在大数据背景下在线教育与网络招聘融合发展是未来准确方向的结论。