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。     

电子商务推荐系统

介绍了电子商务推荐系统的概念、功能和技术，详细的论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点，介绍了电子商务推荐系统的实现方式和几个具有代表性的推荐服务系统，最后指出了电子商务推荐系统的存在的问题及下一步的研究方向。     

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。     

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。     

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。     

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。     

电子商务推荐系统中用户建模研究——基于用户隐性行为分析的视角

用户模型是电子商务智能推荐系统的关键,它是系统智能推荐的依据,是决定个性化信息服务质量的关键因素。基于用户隐性行为分析的视角,分析用户的兴趣度,在原型系统的基础上,通过对用户行为的分析,推导出用户隐形知识,从而对用户模型进行构造和更新,构造出原型模型和个体用户模型,并探讨了二者间交互机制与个体模型的更新机制,同时,通过浏览行为估计用户兴趣度的方法无需用户主动参与,有助于提高个性化服务系统的亲和力,在理论上具有可行性,但在实际运用中还有一定难度,主要表现在时间滞后性与复杂的计算过程。     

基于用户兴趣视角的移动电子商务个性化推荐路径

近年来,移动电子商务迎来了强劲的发展势头,给用户带来了更为便捷化、多样化的购物体验,线上交易已经成为人们消费的主要模式.与此同时,随着移动电子商务规模逐年扩大,电商平台与商家数量也在急剧增长,如何找到满足用户兴趣的移动电子商务个性化推荐路径至关重要.因此,本文立足于用户兴趣视角,在论述移动电子商务个性化推荐现状与基本理...     

电子商务环境下捆绑商品研究

商品捆绑作为一种营销策略被广泛地应用于传统的商品销售之中。在电子商务环境下,针对以往注重单个商品之间的捆绑,提出了对捆绑商品的研究。将数据挖掘技术应用于捆绑商品,阐述了如何利用关联规则实现商品的捆绑,并通过对用户的聚类应用协同过滤方法实现目标用户的捆绑商品的个性化推荐。由此建立了一个捆绑商品推荐系统的体系结构框架。     

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。     

电子商务推荐系统关键技术

随着社会经济的发展与科技的进步，电子商务技术得到了一定程度的发展，并未用户提供了更多的选择，电子商务推荐系统就是直接与客户进行交流，通过模拟商店的方式来进行营销，帮助用户来对产品进行搜索。近几年，电子商务技术的理论与实践都有一定程度的发展，但其面临着一系列的挑战，这就要求对其关键技术进行不断创新。本文主要对电子商务的关键技术进行研究，从根本上促进电子商务的发展与进步。     

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。     

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。     

电子商务平台上用户的带动效应

电子商务平台是一个具有良好的发展前景的网络平台，电子商务平台还给广大消费者提供了更多的选择，带来了方便。不仅如此，电子商务平台作为一场信息革命，对人类的思维方式产生了重大的影响，促进了人类的工作和生活方式的根本性的转变。用户是电子商务平台得以生存和实现发展的最基础的条件，与此同时，用户还能推动更多的用户集聚到电子商务平台。从宏观上看，电子商务平台是一个统一的整体，这个电子商务平台本身就具有十分明显的带动作用。企业在运行的过程中，再把用户理念全面贯穿到，电子商务平台的发展过程中。广大用户通过各种各样的方式和渠道去广泛吸引和集聚客户，通过客户效应来大力推动电子商务平台的持续发展。     

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。     

国内C2C电子商务用户体验研究

用户是开展C2C电子商务不可忽视的因素,用户体验直接决定了用户是否进行电子商务行为。本文从用户的角度,列举用户体验对C2C电子商务的影响,分析用户体验在电子商务中的意义,并提出改善C2C电子商务中用户体验的几点措施。     

用户兴趣模型的构建方法

随着信息技术的不断发展,网络应用的不断深入,“电子商务”已经家喻户晓,与人们的生活紧密地联系在一起.然而,由于电子商务发展过快,也出现了很多问题,如网络商品种类繁多,信息量太大不利于用户检索;商家如何更加准确地根据用户对服装、图书等商品的兴趣推荐相关产品,从而获得更多利润.因此,只有合理地构建用户兴趣模型才能提高信息检索的效率,提高企业效益.