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url关联规则的推荐系统在电子商务中的应用

本文提出了一种新的基于url关联规则的信息推荐算法,该算法首先根据web服务器的log文件中的url访问记录获取个人用户事务模式集,然后根据个人用户事务模式集生成聚集树,从聚集树中发现匹配用户当前访问操作路径的关联规则。     

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。     

关联规则的个性推荐在电商系统中的应用

伴随着互联网的不断发展，电子商务行业正在蓬勃的发展，并且仍然在加速发展中，如此可见电子商务行业的无穷潜力。本文主要对数据挖掘以及数据中的关联规则进行了详细的分析和讨论。     

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。     

关联规则挖掘在电子商务中的应用研究

随着Internet技术的不断发展,电子商务已是企业发展的大势所趋.对于"时间就是金钱,商机稍纵即逝"的市场规则而言,如何主动获知客户喜好并开发其购买潜力,最快找到相应优势商品成了电子商务一个十分重要的问题.数据挖掘是一种工具,其技术源于商业的直接需求,而关联规则是其一种重要的方法,因此在各种商业领域都存在广泛的使用价值.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于web日志数据挖掘的电子商务推荐系统

Web数据挖掘是从Web文档和Web活动中发现并抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。在本文中依据效率和准确性,建立了一个推荐系统模型,并对系统中各个模块功能及它们之间相互协调工作做了详细的描述;深入研究了电子商务推荐系统所使用的推荐算法,重点讨论了目前使用最为广泛的协同过滤推荐算法;在上述研究的基础上设计了基于聚类的协同过滤推荐系统,并对k-means聚类算法进行了改进;给出了系统试验结果,并对结果做出解释和评价。     

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。     

超市商品关联规则分析

超市购物日渐成为人们生活中不可或缺的重要组成部分,因此超市购物行为研究也显得较为重要。本文采用Apriori关联规则算法分析超市购物清单中商品之间的关系,通过算法中两个重要指标支持度与置信度之间的关系来衡量商品之间的关联关系,经过算法分析获得具有强相关性的产品组合。该结果可用于指导超市商品放置,超市购买指导等。     

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。     

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。