电子商务推荐系统综述及发展研究

本文在现有文献的基础上给出了推荐系统的定义及其发展历史,比较了推荐系统中的几种常用的推荐算法及其优缺点,总结了推荐系统的体系结构和未来研究的重点,难点及其热点,最后论述了电子商务企业在实际应用中如何利用推荐系统带来价值。     

电子商务推荐系统中推荐技术研究

随着电子商务的不断深入发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务推荐系统中的推荐技术,并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

电子商务推荐系统的应用

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。     

电子商务推荐系统研究综述

在电子商务迅猛发展的今天,越来越多的电子商务企业将推荐系统引入企业应用。本文比较了推荐系统中几种常用的推荐算法,在总结它们使用范围和优缺点的基础上,指出了电子商务推荐系统未来的发展方向。     

电子商务个性化推荐系统综述

目前我国已经迎来了电子商务蓬勃发展的时代,然而面对海量的商品,客户难以及时地找到符合心意的商品。在这种情况下,只有借助于电子商务个性化推荐系统,电子商务系统才能准确及时地发现用户的购物需求,并为其提供相关的产品的信息,同时还能在最大程度上挖掘用户的潜在需求。协同过滤技术是目前个性化推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法之一,但也仍然存在许多问题,需要进行改善。     

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。     

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。     

电子商务个性化推荐研究

随着网络信息技术的不断发展和进步,电子商务已经成了新世纪人们工作中的一种重要的商务模式。但是,电子商务作为一个虚拟的商业世界,如何在这个虚拟的世界上里将老顾客留住,并对新顾客进行吸引成为了当前电子商务研究的主要方向。受这一需求的影响,电子商务个性化推介系统在得到了有效的发挥和应用。文章从电子商务个性化推荐系统概述出发,重在对电子商务个性化推荐系统中的推荐技术进行分析和探讨。     

电子商务个性化推荐技术研究

个性化推荐是电子商务推荐系统中最核心、最关键的技术,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。文章主要介绍了目前应用较广的几种推荐技术,并对这几种推荐技术的优缺点进行了比较和分析。     

基于关联规则的电子商务商品推荐系统研究

本文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和类型,然后分析了电子商务推荐系统的作用,最后在此基础上对基于关联规则推荐系统的实现进行了研究。     

电子商务推荐系统顾客满意度的影响机理研究

通过调查问卷获取消费者对电子商务推荐系统顾客满意度的数据。运用spss软件对顾客满意度影响因素进行了实证分析。其次,对数据在进行了信度、效度以及因子分析的基础上研究了顾客满意度的影响机理;学历、性别以及使用淘宝次数与顾客使用推荐系统满意度进行了相关性交叉分析。最后,得出电子商务推荐系统获得顾客满意度的因素和建议。     

电子商务推荐系统与客户满意度相关性研究

在电子商务环境下,网站的推荐效果,客户的满意度是企业是否能够保持竞争优势,获取长期利润的关键。本文以推荐系统和客户满意度出发,通过推荐系统的评价指标和客户满意度的影响因素连接两个主体,通过探讨两者的相关性,以达到优化推荐系统,提高客户满意度,最大化企业的长期利润的最终目的。     

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。     

基于电子商务的个性化体育营销推荐系统研究

分析了电子商务个性化推荐系统的发展现状及存在的主要问题,提出了一种采用"企业对个人"运营模式的个性化体育营销推荐系统,给出了该系统的模块、体系结构及实现策略,为企业实施体育产品营销提供借鉴和指导。     

基于消费者视角的在线推荐系统研究综述

文章以电子商务推荐系统为研究对象,对推荐系统消费者采纳意向的相关文献进行总结。首先介绍了推荐系统影响消费者采纳的因素,其次对推荐系统评价标准研究进行总结,从消费者视角展现推荐系统的研究现状,最后指出了目前研究的不足及未来研究方向。     

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。     

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。     

电子商务推荐系统顾客满意度模糊评价

随着网购的流行,电子商务推荐系统对于顾客网购的决策有一定的影响作用。推荐系统质量的好与坏,需要更加量化的去评价。本文从电子商务推荐系统对顾客满意度的影响因素出发,构建了一个指标评价体系;运用层次分析法客观地对指标体系之间相对重要性进行了指标权重的确定;根据已知的权重进行模糊综合评价。将电子商务推荐系统的顾客满意度情况通过层次分析法和模糊综合评价的综合评价,得出量化的结果。     

Web挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

本文在归纳分析电子商务个性化推荐方法研究现状的基础上,应用Web挖掘理论与方法,构建了基于Web挖掘的电子商务个性化推荐系统模型。