在线营销中网站个性化设计的成功秘诀

<正>为了使网站浏览者转变成为实实在在的购买者,尽可能防止浏览者在短时间内放弃浏览网站,提高其对网站的忠诚度,不少网络企业想出各种各样的策略。对于网络企业分析浏览者行为的需求不断增长,目前,已经促使了三个主要的技术集群来尝试着解决这一问题,它们分别是:点击流分析工具、基于过滤的协作推荐信息系统和数据采集处理机制。当前,个性化已经是营销手段的重要策略,个性化的思想已经延伸到各行各业。在个性化设计系统的名义下,点击流分析工具、基于过滤的协作推荐信息系统和数据采集处理机制被粗略地归为一类,遗憾的是,这三种手段至今为止没有很好地发挥其作用,产生有效的结果。     

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。     

迎接无线时代——Adobe倾情奉献《GoLive 6.0》

近日,全球领先的泛网络传播解决方案供应商Adobe公司宣布推出全新的跨平台专业网络设计与管理工具Adobe GoLive 6.0软件。GoLive 6.0拥有卓越的网站管理和协作能力,并配备了先进的无线编写工具,能够协助设计师设计及改写刊载于无线设备上的图像内容,其内附的Adobe网络工作组服务器(Web Workgroup Server)提供了诸如版本控制等复杂资源管理功能,让设计专家更有效地制作精美的内容,并将完成的作品刊载于不同网站上以供浏览者观赏。利用此款软件,设计师就可以在任何时候都能向世界上任何地方的观众提供个性化的多媒体内容。 GoLive 6.0中的网络工作组服务器是个安装与设定都非常简单、方便的网站管理及协作工具。它可以工作在Mac OSX服务器上,让工作组很轻松就能够跟踪     

网络学习资源个性化推荐系统的设计与开发

在信息过载的网络学习环境中,个性化推荐能够帮助用户有效获取符合个人需求的网络学习资源。文章针对网络学习资源的特点,设计了基于协同过滤、深度神经网络推荐的个性化网络学习推荐系统,致力于提高学习资源系统的个性化程度与智能性,从一定程度上解决"信息过载"问题,满足用户对网络学习资源的个性化需求。     

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。     

个性化推荐系统在农业网站中的运用研究——以四川农经网为例

随着农业信息化的推进,农业网站已经成为农业用户获取信息的重要渠道,如何提高农业网站信息服务的质量,是目前值得思考和研究的问题.WEB数据的挖掘以及在此基础上建立的个性化推荐系统对满足用户的个性化要求,在电子商务网站中有很好的应用效果.文章结合四川农经网探讨个性化推荐系统模型设计,提出了农业类网站WEB日志挖掘和个性化推荐系统设计的一般模型和实现方法,对其他同类网站应用个性化推荐系统具有很好的参考价值.     

B2C电子商务网站个性化推荐技术的研究

本篇文章在分析B2C电子商务网站特点的基础上介绍了协同过滤技术在B2C电子商务网站个性化推荐系统中的应用,并且对常用的几种推荐技术进行了简单的对比,最后介绍了矩阵因子技术在向用户进行推荐中的应用。     

电子商务时代下的企业营销模式的创新探讨

电子商务时代,网络市场则有着无比强大的生机,通过营销手段将商品销售给消费者,是网络营销的根本。但很多企业在网络营销上还有一些误区:如网站误区、广告误区、名人效应误区。企业营销的误区需要在具体操作和细节上进行多方面的调整。企业应从营销理念和营销手段方面进行创新,积极参加虚拟社会,做好企业信息系统建设,建立新颖的销售管理和策略以及消费者信息数据库,加快网络销售人员的培养,以推动网络营销的发展。     

浅析电子商务体系结构与点击流数据仓库

电子商务始于1994北美,是信息社会经济流通的现代模式,主要指企业利用现代信息技术在Internet上开展的一切商务活动。它作为一种新的经营方式影响着各行各业,使企业由传统的以生产为核心的经营管理转向以客户(销售)为中心的现代企业模式。成功的商业管理需要正确的决策,而点击流数据仓库则是电子商务中获取实用商业决策的惟一途径,是现代竞争性企业最重要的资源之一,通过正确捕捉和分析点击流数据可以实时了解、分析跟踪客户需求,为客户提供个性化服务。一、电子商务特点与传统信息系统结构相比,电子商务信息系统体系结构(如图所示)最重要…     

移动网络环境下个性化信息推荐算法研究

随着全球定位系统的发展,移动网络环境下信息服务越来越受到用户的关注。目前,由于信息过载现象严重,个性化推荐算法可以自动为用户推荐其感兴趣的信息,并过滤掉冗余的信息。鉴于此,本文基于传统的协同推荐算法进行改进,提出了融合奇异值分解法和相似度计算法的协同过滤算法,实验结果表明,通过构建移动网络环境下的个性化信息推荐系统,取得了较好的推荐效果。     

我国中小型企业网络营销策略分析

网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分,近年来已成为我国中小企业赢得竞争优势的重要手段之一。中国中小企业的网络营销还存在较多的不足和问题,应从营销理念、网络市场定位、企业组织结构、产品、营销渠道、网站推广等方面进行策略分析和改进。     

基于协同过滤的推荐系统算法研究

在网络购物日益风靡的今天,怎样提供优质的个性化服务是当今电子商务系统的核心内容,而协同过滤推荐则是当今发展最成熟且最成功的推荐系统.本文将全方位介绍协同过滤推荐的内容、研究成果以及协同过滤算法中出现的问题,并提出协同过滤算法进一步发展的方向.     

网络经济下企业统计的转型浅析

网络经济对我国现行的企业统计带来了严峻挑战。企业统计必须要适应网络经济的需求,快速实现转型。应抓住统计作为信息管理工具在网络经济时代企业管理中的优势,从信息系统建设、完善统计工作、注重人才等方面,制定企业统计转型的思路。充分利用现代计算机技术、数据库技术和网络技术,实现统计数据采集、处理和管理的现代化。以其充分发挥职能作用,更好地为企业的生产经营管理活动服务。     

论电子商务平台个性化推荐的实现

互联网企业飞速发展,如今已慢慢步入大数据的时代,用户在电商平台的选择急剧增加,为了提升用户体验、提高用户留存率和促进用户下单,各大电商平台都推出了各自的个性化推荐系统。个性化推荐算法的基本原理有基于内容的推荐、协同过滤和混合过滤等,由于算法的复杂化和不同电商平台的各自业务特点,不同平台的底层算法也有所不同。本文首先介绍了个性化推荐系统的概念及其发展历程、个性化推荐算法原理及分类,论述了电商平台个性化推荐系统的实际价值与实现。本文还以拼多多、小红书、京东三大电商平台为例,分析其个性化推荐系统的具体实现方式,阐述了个性化推荐系统面临的挑战和未来趋势,最后得出结论。     

项目协作知识流模型构建探析

协作知识流在项目特别是信息系统项目中起到重要作用,基于协作知识建构理论,在对协作、知识流、协作图、概念图等概念的深入分析和探讨的基础之上,提出并较为全面的论述了基于概念图交换的协作图模型这一新型的项目协作知识流模型构建方法。     

关于个性化服务的经济学思考

企业之间的竞争经历了产品竞争、价格竞争后,现在已经进入个性化服务的竞争阶段.在分析个性化服务产生、内涵及其特征的基础上,对个性化服务进行经济学阐述,有利于企业正确采用个性化服务策略.     

基于RSS和E-mail的企业门户网站个性化服务研究

分析RSS和E-mail技术的特点,根据RSS技术的信息过滤、信息聚合、信息推送等,以及E-mail可对图文信息进行远程推送的优点,设计企业网站的个性化服务。     

企业管理信息系统安全性探讨

管理信息系统是指运用系统理论和方法,以电子计算机和现代通讯技术为信息处理手段和传输工具,能为企业管理决策提供信息服务的人机系统。在企业管理信息系统建设中,必须注意系统的安全性,如忽视了这一问题,就可能会危及到网络环境下企业的经济安全。     

大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析

在以博客、社交网络、云计算、物联网等信息发布方式和技术为载体的大数据时代,数据具有异构复杂、增长剧烈的特征,用户对信息的个性化、知识化、专业化、智能化的需求,给商务网站个性化推荐服务带来极大挑战。从梳理大数据和个性化推荐服务内涵入手,本文分析了大数据背景下商务网站个性化推荐服务所呈现的新特征和面临的挑战,从精准深度挖掘、数据关联、个性化决策、知识化平台等视角,探讨了大数据背景下商务网站个性化推荐服务的发展方向。     

基于企业工程的商务网络与IT／EIS融合扩展模型研究

针对各类商务网络结构的复杂性和动态性,从系统工程的角度,采用复杂自适应系统对企业商务网络演化的过程进行描述,并基于企业商务网络业务流程对IT／EIS功能需求的拉动机制,枸建一个基于Agent和组件技术的、从商务网络的概念集成一逻辑集成一物理集成的信息技术／企业信息系统（IT／EIS）融合扩展模型,来跟踪信息管理技术新进展,扩展商务网络内外沟通与协调以及按需计算的学习功能,变过去仅仅作为提高工作效率和辅助决策工具的传统IT／EIS平台为现代企业的造血系统和神经系统。这一模型有利于提高企业信息化体系建设的有效性。