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。     

电子商务中协同过滤推荐技术研究

协同过滤推荐是电子商务推荐系统中应用最成功的技术,很大程度上决定了推荐系统的推荐质量。文章主要介绍了目前应用较广的几种协同过滤推荐技术,并对这几种推荐技术的存在的问题进行了分析。     

智能推荐技术在电子商务中的运用

互联网应用的普及，在推动了电子商务迅速发展的同时，也造成了信息的过载。推荐系统帮助消费者在海量的商品信息中得到有价值的购买建议，并相应地提高了销售业绩，因此在电子商务中具有良好的应用前景。本文针对电子商务个性化推荐系统中几种常见的推荐技术进行了研究和比较。     

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。     

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。     

电子商务推荐系统研究综述

本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成,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,最后指出了现有电子商务推荐系统的研究热点和难点。     

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。     

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。     

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。     

刍议电子商务中的个性化推荐方法

随着电子商务在我国的飞速发展,如何更好地满足用户多元化需求,为客户提供个性化服务,已成为值得思考的关键话题。在这一需求背景下,电子商务推荐系统应运而生。本文结合当前电子商务发展的实际情况,对几种常见的个性化推荐方法进行分析与探讨。     

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。     

CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术

个性化推荐技术在现代电子商务站点中的应用越来越大,尤其对于CtoC电子商务站点而言更是如此。本文首先论述了CtoC电子商务站点中的个性化推荐技术特点,如必须为匿名购买者提供推荐内容,应该使用图片等多媒体信息和关键词结合的推荐内容,只负责内容推荐而不负责辅助交易行为的完成等。最后,结合用户兴趣模式表达方式和个性化推荐技术的应用领域,说明了未来的发展前景和展望。     

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。     

国内旅游推荐系统研究进展

互联网技术的普及以及电子商务网站的兴起,在线旅游信息搜索已经成为旅游者制定出行计划的主要途径。但随着在线旅游信息的大量增多,旅游者面临这些爆炸式的旅游信息已经无法做出决策。而旅游推荐系统就是解决信息过载的良好途径。文章通过对国内旅游推荐系统的相关文献进行收集和整理,对旅游推荐系统的研究与设计进行概述,并对旅游推荐系统的方法与技术进行了归纳与整理,并对旅游推荐项目进行分类和综述,最后对旅游推荐系统未来研究的挑战和方向进行了分析,以期对有关学者了解旅游推荐系统的研究进展有所帮助。     

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。