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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用。文章从Web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向。     

个性化推荐系统中Web使用挖掘技术的研究

Web挖掘技术在处理海量数据和稀疏数据上有着先天的优势,所以在推荐系统中Web挖掘技术得到了越来越广泛的研究和应用.文章从web挖掘的概念着手,介绍几种个性化推荐技术,并指出了推荐系统未来的研究热点和发展方向.     

论文推荐算法及数据特征研究综述

本文主要研究论文推荐算法和论文推荐主要使用的数据特征,从而对论文推荐进行总结。论文推荐算法主要有四大类：基于内容的过滤、协同过滤、基于图形的推荐方法和混合推荐方法,论文推荐数据特征主要使用如下四种：标签、用户配置文件、引文网络和社会网络。     

基于用户满意度的电子商务个性化推荐评价研究

电子商务个性化推荐不仅能使用户迅速快捷地获得合适的信息,还能为电子商务网站带来丰厚的商业利益。电子商务个性化推荐是指利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。电子商务个性化推荐不仅能使用户迅速快捷地获得合适     

CACER:一种基于疯狂蚁群算法的电子商务推荐模型

为了解决电子商务在线营销中的信息阻塞等问题,提出了一种新型的、高效的推荐系统模型。给出了该系统模型中采用的疯狂蚂蚁算法,并描述了它的消息结构和处理流程,最后给出了一个系统应用实例和性能对比结果。仿真实验表明该模型在实时性和客户满意度上超过了传统系统。     

个性化推荐系统的改进算法述评

推荐系统是复杂网络环境所产生的一种智能过滤冗余信息的方法,分析其相关研究进展从而为推荐系统的进一步研究及应用提供思路具有重要的参考意义。本文首先介绍了传统的个性化推荐算法及其应用,然后从混合推荐算法、动态推荐算法和其他推荐算法3方面总结了个性化推荐系统算法的进一步改进。同时指出基于大数据的个性化推荐系统是下一步的研究方向,也是提高推荐准确性的重要方法。     

CACER：一种基于疯狂蚁群算法的电子商务推荐模型

为了解决电子商务在线营销中的信息阻塞等问题，提出了一种新型的、高效的推荐系统模型。给出了该系统模型中采用的疯狂蚂蚁算法，并描述了它的消息结构和处理流程，最后给出了一个系统应用实例和性能对比结果。仿真实验表明该模型在实时性和客户满意度上超过了传统系统。     

基于信息用户的新闻推荐系统特点及构建

现今信息大爆炸的时代,每天有大量的新闻发布,如何在众多的新闻中,为用户推荐适合的新闻,增加用户的阅读舒适度有重要的意义。新闻推荐系统根据用户和新闻的特点,经过推荐模块采用不同的推荐算法进行新闻推荐。文章对新闻推荐系统进行了概述,给出了主要的流程图和主要算法。     

基于云计算的信息推荐系统研究

通过对推荐系统和云计算技术的理论、技术问题进行研究,构建基于云计算的信息推荐系统,并对推荐系统中的推荐算法进行深入研究,利用云计算技术设计信息推荐系统,解决互联网中信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,最后对云计算下的推荐系统的研究难点和发展趋势进行展望。     

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。