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。     

基于情感紧密度的社交网络推荐算法

当前的社交网络推荐算法主要是基于内容相似度或者好友相似度进行推荐,忽略了社交网络中情感值计算;而基于NAS算法的紧密度计算属性边权值灵活度不高,因而紧密度计算不够准确,不能产生较为理想的推荐效果。针对上述两个问题,提出了基于情感紧密度的社交网络推荐算法,以达到社交网络推荐准确率的提高。实验证明,该方法在提高短号集团网络的推荐准确率方面较为理想。     

基于大数据的在线就业课程推荐系统

针对目前在线教育与网络招聘的发展情况,通过对现有平台运营模式的分析研究,提出构建基于大数据的在线就业课程推荐系统。本文详细阐述了在大数据时代通过数据分析将在线教育与网络招聘融合发展的前景及必要性,最后通过实验,运用Apriori算法和协同过滤算法对真实的在线学习数据,网络招聘数据以及个人信息进行关联规则挖掘,提供个性化课程岗位推荐,得出在大数据背景下在线教育与网络招聘融合发展是未来准确方向的结论。     

碎片化阅读时代,我们需要怎样的新闻客户端

随着互联网大数据时代的到来,以用户社交网络为基础和用户信息流为载体的阅读平台悄然诞生,以今日头条为代表的新闻客户端在不知不觉中生长出了算法推荐的萌芽。将阅读的主动权交给算法推荐,这种做法迎合了用户的行为习惯,但也带来诸多弊端:新闻客户端本应该聚合阅读,但在以今日头条这种纯算法推荐为代表的新闻客     

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。     

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。     

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。     

大数据时代电子商务个性化推荐发展趋势

目前文献中对于电子商务个性化研究多集中在传统理论层面,且大多探讨基于内容推荐方法和基于协同推荐方法,而对大数据时代下的个性化推荐的研究相对很少。本文通过研究大数据的数据挖掘方法及电子商务的发展,试图探讨个性化推荐的方法,最后探讨了大数据背景下电子商务个性化推荐服务的发展方向。     

基于词向量的图书馆图书推荐模式研究

个性化推荐算法中,传统的协同过滤算法通常存在数据稀疏和计算复杂的问题,造成实际推荐效果不够理想。据此,针对图书馆图书推荐问题,提出了基于词向量的图书推荐算法,实验中通过和传统的协同过滤算法对比,基于词向量的方法不管是在计算图书相似性还是实际推荐效果均显著提升。     

移动互联时代我们究竟需要怎样的“算法”

伴随着信息技术迅猛发展、大数据广泛应用,算法推荐技术正在将人们带入个性化、定制化、智能化更强的信息传播时代。因为算法推荐,互联网平台越来越能抓住用户的心,帮助人们更加方便、精准地获取信息,也牢牢吸引了用户的注意力。据不完全统计,当前基于算法的个性化内容推送已占整个互联网信息内容分发的70%左右。算法推荐逐渐成为各平台"基本操作"的同时,诸如低俗劣质信息精准推送、"大数据杀熟"等乱象也凸显出来。     

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。     

基于大数据的跨境电商平台个性化推荐策略优化

跨境电商蓬勃发展,个性化推荐策略对于跨境电商平台运营至关重要。首先对于传统电商平台的个性化推荐策略进行简单介绍,然后结合跨境电商的特殊性阐述跨境电商平台个性化推荐策略的特点,分析可改进的因素,最后结合大数据理念和技术有针对性地分别从建立区域用户画像库、优化推荐算法、提高推荐效率以及实现精准营销等方面提出跨境电商平台个性化推荐策略的优化建议。     

社交网络中个性化广告:特点、感知价值及存在问题分析

社交网络作为营销领域的重要组成部分,为新兴的个性化广告模式提供了良好的试验发展环境。文章从社交网络中个性化广告的现状出发,归纳出精准性、时效性、社会影响性、成本节约性的重要特征,并从积极和消极两个方面,分析顾客感知价值对广告投放最终效果的影响。基于此,探讨当前社交网络中个性化广告模式存在的问题并给予解决思路。     

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。     

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。     

大数据背景下物流企业CRM系统应用

大数据背景下物流企业面临数据处理量大,数据碎片化与客户个性化需求越来越多的困境,CRM(客户关系管理)系统是一类整合企业内部客户资源,挖掘客户价值的综合性工具。本文构建了一个分析型CRM系统智能推荐算法,揭示CRM系统在物流企业中的应用价值,并就算法做了一个简易的算例分析。     

Web使用挖掘在电子商务个性化服务中的应用

阐述了目前研究最深入的Web数据挖掘技术——Web使用挖掘,Web使用挖掘在电子商务服务中的应用价值,提出了基于使用挖掘的电子商务推荐系统,详细分析了电子商务个性化推荐系统的模式和步骤。     

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.     

社交推介研究述评与展望

作为一种重要的营销手段,社交推介是指商家的现有用户向其社交网络中的好友推荐产品,并获得商家奖励的活动.尽管相关研究已经取得较为丰富的成果,但对社交推介的总结和梳理不足,仍存在相关概念混淆、新兴特性缺乏关注、未来发展方向不明确等问题.鉴于此,本文将系统梳理社交推介的相关研究,介绍社交推介的新兴特性并提出未来可能的研究方向...     

大数据环境下社交网络个人数据安全保护研究

大数据环境下,个人社交网络异常活跃。个人数据的安全也面临巨大挑战。如何保护网络个人数据的安全成了当务之急。分析了大数据环境下个人社交网络的现状,并探讨社交网络中个人数据的安全保护措施。