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.     

基于B2C电子商务推荐系统应用研究初探

本文以京东商城与亚马逊中国为例,通过实践体验B2C电子商务网站推荐系统功能,了解电子商务推荐系统的应用范畴,分析应用对象与个性化推荐系统的关系,强调推荐系统的用户交互,优化推荐系统的用户界面设计。     

浅析电子商务中的WEB数据的挖掘

本文立足于WEB数据挖掘技术,从个性化网站的设计、CRM中的应用和推荐系统中的应用三个角度,分析了电子商务中的WEB数据挖掘应用。     

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。     

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。     

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。     

我国地级市电子商务网站发展现状分析与对策研究

阐述了我国地级市电子商务发展的现状,分析现今地级市电子商务网站所存在的主要问题,并就一些问题进行原因的浅析,并将电子商务网站分成了生产型和零售型两种类型,借鉴国内外电子商务网站发展的成功经验,联系企业的实际,分别就两种类型的电子商务网站提出了不同的解决方案,以利于改善我国地级市电子商务网站的发展现状,加快企业商务电子化进程。     

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。     

我国地级市电子商务网站发展现状分析与对策研究

阐述了我国地级市电子商务发展的现状,分析现今地级市电子商务网站所存在的主要问题,并就一些问题进行原因的浅析,并将电子商务网站分成了生产型和零售型两种类型,借鉴国内外电子商务网站发展的成功经验,联系企业的实际,分别就两种类型的电子商务网站提出了不同的解决方案,以利于改善我国地级市电子商务网站的发展现状,加快企业商务电子化进程.     

聚类算法在电子商务客户细分中的应用

国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务,最明显的就是提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础主要就是数据挖掘技术。本文研究了数据挖掘技术及其在电子商务中客户细分的应用,提出了数据挖掘在电子商务营销服务各方面的具体应用内容。     

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。     

我国地级市电子商务网站发展现状分析与对策研究

阐述了我国地级市电子商务发展的现状，分析现今地级市电子商务网站所存在的主要问题，并就一些问题进行原因的浅析，并将电子商务网站分成了生产型和零售型两种类型，借鉴国内外电子商务网站发展的成功经验，联系企业的实际，分别就两种类型的电子商务网站提出了不同的解决方案，以利于改善我国地级市电子商务网站的发展现状，加快企业商务电子化进程。     

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。     

海尔集团网上直销电子商务系统研究

海尔是国内大型企业中第一家进入电子商务的公司,率先推出电子商务开放式交易平台,包括网站、BtoB和CtoC系统。通过构建BtoC,为用户提供个性化定制服务,充分满足客户的个性化需求,使海尔电子商务网站成为海尔与用户保持零距离的平台。海尔电子商务在经历了多年来由定性模式向创新模式的艰难探索中找到了适合自己的发展之路,而且已经迈向跨国电子商务大市场。     

面向数据挖掘的电子商务推荐系统的构建

在激烈竞争的网络环境下,电子商务推荐系统可以有效地留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的竞争力.本文在对数据挖掘和Web挖掘的相关概念和功能特点进行详细综述的基础上,构建了基于Web使用挖掘的个性化服务推荐系统的结构.     

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。     

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。     

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。