基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

电子商务的发展加剧了企业的竞争。为了充分应用商务网站的信息,本文提出了建立基于关联规则的电子商务的推荐系统;探讨了电子商务推荐系统模型、生成关联规则和形成推荐集的过程。主要应用FP-Tree算法挖掘客户的行为模式和购买组合,根据用户的兴趣度和置信度产生相应的推荐侯选集,实现网站的个性化服务。根据挖掘的客户知识,网站可以制定针对目标客户的营销方案,从而提高客户的忠诚度,增加商务网站的赢利水平和竞争能力。     

我国B2C电子商务个性化商品推荐服务实证研究

优质的个性化推荐系统带来了巨大的经济价值和社会价值的同时,也能提高B2C电子商务在当今激烈的市场竞争环境下的存活能力。在简要介绍电子商务个性化推荐系统模型的基础上,详细分析比较了亚马逊、当当网、天猫三家B2C电子商务个性化商品推荐服务,最后对B2C电子商务推荐系统的进一步发展方向进行了展望。     

个性化推荐系统综述

随着信息时代的不断发展,信息过载是目前互联网用户面临的一个严重问题,个性化推荐系统就是解决这一问题的重要工具。为了解国内对个性化推荐领域的研究现状与发展趋势,通过对相关文献进行收集处理并借用VOSviewer、Excel对发文量、发文期刊、发文作者、关键词进行现状分析,同时对个性化推荐系统的关键技术用户兴趣模型和推荐算法进行阐述介绍。最后指出了未来个性化推荐系统的挑战与研究重点。     

基于好友影响的个性化推荐模型

随着社交媒体的广泛应用,在电子商务行为中,消费者很大程度上的购买决策会受到他人因素的影响,尤其是好友的影响。本文提出了社交媒体网络下,用户评论和销量对于推荐模型的影响,建立了基于社交媒体中好友的评论的个性化推荐模型。通过从国内的社交网络中采集相关数据,对模型的效果进行了验证。     

个性化推荐系统对移动电子商务消费者购买决策的影响力及其应用策略

移动电子商务为消费者拓宽了对商品的选择空间,同时也诱发了信息过载、搜索负担过重等问题。为了缓解信息过载的压力,提升消费者的满意度,个性化推荐服务应运而生。主要以消费者购买决策为研究对象,分析了个性化推荐技术如何影响购买决策,并探析了个性化推荐系统在移动电子商务中的应用策略。     

基于顾客交易数据的电子商务推荐方法研究

文章首先简要介绍了电子商务个性化推荐系统的概念、分类及作用,并综述了几种主要的协同过滤推荐技术;然后针对当前推荐系统的缺点提出了基于顾客交易数据的协同过滤推荐方法;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。     

Web数据挖掘及其在个性化网上购物实现的探讨

文章指出,随着Internet的迅速发展、物流配送的方便快捷、网上商品的日益丰富,网上购物呈现迅猛的发展势头。购物网站如何将成千上万的商品介绍给不同需求的用户,用户怎样从众多的商品中快捷地找到自己需要的产品,将Web数据挖掘技术用于个性化网上购物可以较好地解决上述问题。     

面向电子商务网站的个性化推荐系统

个性化推荐系统是电子商务个性化服务的核心技术,它是根据网络消费者的历史购买记录或当前浏览行为捕获其潜在偏好,进而为其推荐符合其当前偏好的商品。个性化推荐可以有效的过滤大量无关商品,降低消费者的选择成本,提高商品交易效率。本文立足于个性化推荐系统,分类总结了近年来提出的个性化推荐系统的核心思想,讨论了有代表性的研究成果,深入分析了个性化推荐系统亟待解决的基本问题,并总结展望了当今的发展方向。     

基于Web数据挖掘的电子商务网站个性化服务的研究

本文在阐述Web数据挖掘技术的定义和过程基础上,把Web数据挖掘应用到电子商务网站个性化推荐服务系统中,形成了基于Web数据挖掘的个性化服务电子商务网站模型,并对数据挖掘技术在个性化服务不同层面的应用进行分析。     

基于文献计量的个性化推荐研究进展分析

个性化推荐有效缓解了大数据时代"数据爆炸"的现象,通过事先了解用户的潜在兴趣偏好,有针对性的提供符合用户实际需求的信息,从而提高用户的使用效率。本文通过文献计量的方法对2008年到2018年之间的有关个性化推荐的相关文献进行统计分析,分别从时间分布、期刊分布、关键词共现分析以及关键词聚类分析几个部分展开研究,以发现个性化推荐领域的主要研究热点问题与发展趋势,进而探讨未来研究的走向,为个性化推荐的发展提供依据。     

基于用户偏好的多特征融合个性化图书推荐模型

随着图书馆图书数量的增加,读者无法快速获取自己所需资源。针对数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,通过分析个性化推荐技术,构建了一种基于用户偏好的个性化图书推荐模型,并进行了系统的研究。最后通过试实验验证其模型的有效性。     

云计算助力中小型企业

<正>电子商务指的是利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式,在网站上获得供求信息,使买卖双方不用谋面地进行各种商贸活动。电子商务是社会化大生产和商品流通方式发展的产物,是现代信息技术发展的必然结果。作为商品流通发展的一个新阶段,电子商务具有虚拟化、透明化、高效率等特征。     

浅析电子商务推荐系统

随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,越来越多地受到研究者的关注。本文探讨了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题,提出了未来电子商务推荐系统研究的发展方向。     

电子商务推荐系统中推荐技术的比较研究

介绍了电子商务推荐系统的基本内涵,对电子商务推荐系统的工作流程进行了初步探讨,并从不同角度对常用的电子商务推荐技术的推荐机理与方法进行了对比研究。     

基于协同过滤在高校学习资源个性化推荐系统中应用研究

文章针对目前高校学习资源信息过剩问题而无法向学习者进行个性推荐资源。文章鉴于电子商务个性化推荐模型研究启示,尝试将协同过滤技术应用在高校学习资源中进行个性化推荐技术研究。文章分析了协同过滤技术个性推荐系统类型以及基于项目个性推荐系统模型流程,最后结合案例分析了基于项目协同过滤技术在高校学习资源应用整个流程;并针对协同过滤算法存在问题,提出了改进方法。     

基于深度学习的商品推荐系统研究

随着移动互联网和电子商务的快速发展,网上购物已经成为人们生活的一部分。商品推荐系统可以提升用户体验,同时增加商品销售量。深度学习技术更加精准的分析、计算用户曾经浏览或购买的商品,因此基于深度学习技术的商品推荐系统可以更加精准的为用户提供服务。     

基于模糊聚类的数字图书馆个性化推荐系统方案设计

用户建模是数字图书馆个性化推荐系统中的关键技术,本文依据中图法对用户兴趣进行了建模,并通过Apriori关联规则算法挖掘了信息资源各类别间的关联,然后通过FCM算法对用户进行聚类分析得到目标用户的最近邻,在Top_n最近邻居集中通过协调过滤技术产生推荐。实验结果表明,本文提出的方案是可行的和有效的,也为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的思路。     

基于改进二部图与专家信任的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法出现的稀疏数据、用户冷启动等问题以及复杂网络结构的广泛应用,本文提出结合改进的二部图与改进的专家信任算法来提高推荐准确度。基于普通二部图算法,将用户对项目的评分作为节点之间的分配资源权重,不仅关注用户与项目之间的联系,同时体现用户对项目的喜好程度;其次,本文根据用户的评论数和与该用户对项目评分相同的数目来判断该用户的专家信任度,改进传统系统过滤算法。为了提高推荐准确度,改进缺点,我们将两者算法进行加权混合,加权因子根据实验中最小MAE值对应的权值来确定,形成混合推荐算法。最后针对基于用户的协同过滤、传统二部图以及本文提出的混合算法计算MAE值和平均Hamming距离,对比分析本文算法的推荐准确度与多样性,实验表明本文方法推荐效果较好,准确率高,个性化强,有研究和应用价值。     

云计算背景下电子商务推荐平台的构建研究

当前环境下,电子商务迅速发展,这使得电子商务的信息结构也越来越加的复杂多变。本研究将主要立足在云计算背景下电子商务推荐平台构建的相关内容做出简要的分析,希望所得结果能够引起大家的关注和重视,也希望本研究能够为相关领域提供可行的参考。     

基于用户聚类的电子商务个性化推荐系统研究

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,有助于企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。本文基于Web挖掘的聚类技术,提出了一种电子商务中个性化推荐系统的具体实现方案。