汽车售后市场的用户动态多推荐系统研究

随着电子商务的发展,拥有完善合理的用户推荐系统已经成为能够在汽车售后市场竞争中占据优势的关键所在。通过对电子商务推荐系统的研究现状进行分析,提出现今汽车售后市场对用户推荐系统灵活实用的要求,并设计出用户动态多推荐系统。该系统结合用户模型、用户所处交互阶段和商业推荐策略,实现推荐算法动态配置和调用,从而给出推荐结果。推荐系统的数据支持和推荐反馈机制进一步为推荐结果的准确性提供了保证。     

电子商务推荐系统与用户行为的相关研究综述

随着网络信息超载问题的出现和电子商务的快速发展，电子商务推荐系统受到了众多的关注和研究。本文对近几年在国内外电子商务推荐系统的研究进行了综述，着重分析了用户对电子商务推荐系统的评价，以及电子商务推荐系统对用户行为的影响，最后尝试给出了今后有待深入研究的重点和方向。     

个性化学术推荐系统的研究与设计

随着网络技术和电子商务的蓬勃发展,个性化推荐已经在电子商务领域有了良好的发展和应用前景,并将成为电子商务未来十年中最重要的革新之一。本文通过整合现有优秀的学术搜索引擎,结合用户信息的特点,构建一个个性化学术推荐系统,该系统采用内容提取和融合多种信息技术对检索结果进行分析后,对不同的用户提供个性化学术信息推荐服务。     

基于结构方程模型的电子商务推荐系统信任模型实证研究

电子商务推荐系统是在海量信息之中,给用户推荐其可能喜欢的商品或服务的一种应用系统。怎样提高推荐系统的采纳率是系统设计者最为关心的问题。本文运用结构方程模型,从用户信任的视角,对社会化推荐系统进行了实证研究,研究结果表明用户对推荐结果的感知有用性,与推荐系统的交互度,推荐系统的透明度与用户的满意度和使用意向之间有一定的正向关联。     

上海车易信息科技有限公司

概述上海车易信息科技有限公司成立于2010年底,集汽车售后市场咨询、电子商务和网络技术服务为一体,是一个面向中国汽车售后市场专业消费引导及交易服务的综合性电子商务平台运营商。主要产品及服务1.车易安首创《完全养车手册》,也称为"汽车病历",它既是车主的养车指南,又是车辆使用、养护、维修等的重要依据,帮助车主识车懂车,同时也是商家服务水平和经营信誉的载体。2.为方便用户之间沟通交易,车易安开发了专业即时通信工具"车易安安",它集成     

中国汽车行业电子商务发展策略研究

本文阐述了我国汽车行业电子商务的发展过程,分析了在金融危机影响下,我国汽车行业目前的经营情况和进一步发展电子商务的必要性,针对我国汽车行业电子商务的发展现状,给出了几点建议,包括完善汽车企业信息化建设,大力发展汽车营销电子商务、汽车物流信息化和汽车售后电子商务等。     

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。     

K-means算法在电子商务推荐系统中的应用

近年来,大数据的快速发展为电子商务带来了新的机遇,推荐系统便是大数据与电子商务平台结合的典型应用,能够大大提升用户服务质量,增加用户点击率。据此,介绍了经典的推荐系统并以此为基础描述了K-means算法在推荐系统中的应用。     

基于ART的电子商务推荐系统的研究与实现

本文提出了一种基于关联规则挖掘和神经网络的新的电子商务推荐机制,该推荐机制能够很好的将根据用户特征推荐和根据用户购买行为进行推荐这两种推荐方式相结合,推荐较为合适的商品,并且在该推荐技术的基础上实现了一个原型的电子商务推荐系统,以验证该推荐技术的可行性及应用性。     

基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型研究

在对目前电子商务个性化推荐系统评析和总结的基础上,得出现在推荐系统在语义方面存在不足,主要包括用户个性化信息收集不全面、不准确和兴趣模型更新麻烦等;然后提出了基于本体的用户兴趣模型OBUIM,由PersonalI、PersonalDO和RefO构成;最后给出了基于OBUIM的电子商务个性化推荐模型并详细阐述了各层的工作机制。     

基于用户的协同过滤推荐技术

随着因特网普遍使用和电子商务迅猛发展,推荐系统已成为重要研究领域,人们对推荐技术作了广泛的研究。个性化的推荐系统以个性化方式向用户推荐商品,帮助用户找到他们所需要的商品,并便捷地完成购买过程。介绍了电子商务系统中的协同过滤推荐技术,详细分析了基于用户的协同过滤推荐算法,同时指出了它的优点和缺点。     

基于关联规则的电子商务推荐系统模型研究

随着电子商务的快速发展，电子商务个性化推荐系统得到了广泛的应用。关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品，为客户提供良好的购物体验。论文针对基于关联规则的电子商务推荐系统模型进行了研究。     

基于B/S构架的零售业个性化推荐系统分析

电子商务推荐系统作为有利的分析工具和促销手段,将电子商务网站的中心由网站转为用户。在许多大型零售企业网站中,推荐系统已经得到不同程度的使用。本文分析了零售企业个性化推荐系统的策略,尝试设计基于B/S构架的零售业个性化推荐系统,并分析了它的设计方案,组成模块以及流程。     

汽车售后服务的电子商务模式探讨

汽车已成为我国交通最为主要的工具,同时汽车整条产业链的利润来源已从整车销售逐步转向售后市场.而作为逐渐取代传统商业模式的电子商务也势必成为推动汽车售后服务的有力平台,本文将在介绍目前电子商务特点的基础上探讨分析实现电子商务与汽车售后服务的结合所存在的问题,以及解决办法.     

基于B2C电子商务推荐系统应用研究初探

本文以京东商城与亚马逊中国为例,通过实践体验B2C电子商务网站推荐系统功能,了解电子商务推荐系统的应用范畴,分析应用对象与个性化推荐系统的关系,强调推荐系统的用户交互,优化推荐系统的用户界面设计。     

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。     

基于电子商务的用户消费偏好研究综述

在信息技术快速发展的背景下,电子商务网站的"信息过载"问题也变得十分严重,结合用户消费偏好的个性化商品推荐有效缓解了这一问题。在线用户消费偏好模型是个性化推荐的核心。从概念、相关研究、偏好挖掘等方面对电子商务领域中用户消费偏好的研究进行了归纳与总结,并对未来电子商务领域用户消费偏好的研究提出思考,为个性化商品推荐等研究提供参考。     

电子商务推荐系统中协同过滤推荐方法的研究

论文分析了电子商务推荐系统所应用到的协同过滤技术,并针对传统的基于用户的协同过滤推荐系统中所存在的数据稀疏性、算法的可扩展性、冷启动等问题,提出了改进的LSI／SVD降维、特征加权、用户的筛选等协同过滤推荐方法。     

电子商务推荐系统的关联规则挖掘算法研究

通过关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品,为客户提供良好的购物体验。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。     

电子商务协同推荐技术研究综述分析

随着社会化网络服务和电子商务的发展,用户的消费内容和形式日趋多样化,且具有一定的时变性,这对电子商务系统的协同推荐技术提出了更高的要求。本文从三个方面综述了电子商务协同推荐技术研究现状:一是传统的协同推荐技术;二是基于用户兴趣变化的协同推荐技术;三是社会网络视角下的协同推荐技术。接着分析了电子商务协同推荐技术研究存在的问题和进一步研究方向,希望为国内相关学者研究提供参考。