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。     

汽车售后市场的用户动态多推荐系统研究

随着电子商务的发展,拥有完善合理的用户推荐系统已经成为能够在汽车售后市场竞争中占据优势的关键所在。通过对电子商务推荐系统的研究现状进行分析,提出现今汽车售后市场对用户推荐系统灵活实用的要求,并设计出用户动态多推荐系统。该系统结合用户模型、用户所处交互阶段和商业推荐策略,实现推荐算法动态配置和调用,从而给出推荐结果。推荐系统的数据支持和推荐反馈机制进一步为推荐结果的准确性提供了保证。     

汽车售后市场的用户动态多推荐系统研究

随着电子商务的发展,拥有完善合理的用户推荐系统已经成为能够在汽车售后市场竞争中占据优势的关键所在。通过对电子商务推荐系统的研究现状进行分析,提出现今汽车售后市场对用户推荐系统灵活实用的要求,并设计出用户动态多推荐系统。该系统结合用户模型、用户所处交互阶段和商业推荐策略,实现推荐算法动态配置和调用,从而给出推荐结果。推荐系统的数据支持和推荐反馈机制进一步为推荐结果的准确性提供了保证。     

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。     

大数据应用下电子商务平台的设计与实现

随着信息技术的发展,人类每天产生海量的数据信息超过了任何历史时期产生的数据信息。大数据已经成为企业和社会关注的战略性资源,如何通过有效的手段挖掘有效的数据信息,以便更好地为企业和社会服务。近年来,随着智能手机的广泛应用和普及,使得移动电子商务快速发展,各个电子商务平台之间的竞争越来越激烈。将大数据技术应用在电子商务平台中,充分挖掘用户的个人潜在需求,将用户感兴趣的商品信息推荐给用户,成为当下大数据时代电子商务企业提高自身竞争力的有效手段。     

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。     

大数据时代的电子商务服务模式革新

以大数据时代背景为主的电子商务服务已经加入太多个性化信息推荐服务内容,这也是现代化信息时代基于客户多元化需求的一种商务服务模式革新。它为用户提供产品与服务的同时,也提高了用户在海量信息中快速准确找到符合需求产品信息的精度与效率,还能基于个性化信息检索主动向用户推荐符合其偏好的相关产品与服务,非常人性化。本文简要分析了大数据时代与电子商务个性化服务模式的相关理论。详细解析了大数据个性化信息服务应用中所涉及的主要技术,给出服务模式相关的构建思路。     

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。     

基于结构方程模型的电子商务推荐系统信任模型实证研究

电子商务推荐系统是在海量信息之中,给用户推荐其可能喜欢的商品或服务的一种应用系统。怎样提高推荐系统的采纳率是系统设计者最为关心的问题。本文运用结构方程模型,从用户信任的视角,对社会化推荐系统进行了实证研究,研究结果表明用户对推荐结果的感知有用性,与推荐系统的交互度,推荐系统的透明度与用户的满意度和使用意向之间有一定的正向关联。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于情境感知的个性化电影推荐研究

基于推荐技术的迅猛发展,推荐引擎逐渐应用到了电子商务网站以及基于社交关系的有关社会化站点。在近些年以来,用户在视频观看方面的需求越来越高,国内外相继产生了不同的电影推荐网站,比如国外Netflix有关电影推荐网站,还有豆瓣电影等。对于这些网站来说,它们能够对用户的一些行为数据进行分析,之后再向用户推荐某些电影,这在很大程度上帮助诸多用户发现他们所喜爱类型的电影。     

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.     

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。     

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。