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个性化推荐系统是电子商务运作过程中的重要组成部分,计算机网络信息化的不断发展和当今数据的爆炸式增长,使得人们很难在海量信息中找寻出适合自身需求的数据和信息,信息过载状况时有发生。阐述了我国电子商务个性化推荐系统的作用,分析了当前主流电子商务推荐技术,对基于协同过滤的电子商务个性推荐算法进行了研究。 相似文献
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本文简要介绍了电子商务推荐系统的概念和作用,系统地介绍了电子商务推荐系统工作流程,重点介绍了几种常见电子商务推荐系统的推荐技术,最后对电子商务推荐系统未来的研究方向进行了展望。 相似文献
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作为电子商务中最重要的技术之一，电子商务推荐系统能够向客户产生有价值的商品推荐，帮助客户在大量的商品中找到需要的商品，从而顺利完成购买过程。对电子商务推荐系统进行了分析，介绍了电子商务推荐系统的输入和输出以及电子商务推荐系统推荐算法。在此基础上，提出了五个电子商务推荐模型，并指出了电子商务推荐系统面临的主要挑战和研究方向。 相似文献
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电子商务中的个性化推荐方法评述 总被引：8，自引：0，他引：8
随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因.文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用.然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价.接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍.在最后部分.文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究. 相似文献
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随着互联网的普及和电子商务的发展,商品推荐系统逐渐成为电子商务系统中的重要技术和研究内容之一,受到了越来越多研究者的关注,人们提出了各种商品推荐技术。文章详细的论述了各种推荐系统所采用的推荐技术及其优缺点,探讨电子商务系统的构成、研究内容、研究现状,分析了现有的推荐系统存在的缺陷和问题,最后讨论了电子商务中商品推荐系统面临的挑战和研究方向。 相似文献
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近年来,互联网和web技术的不断进步促进了电子商务推荐系统的快速发展,各种推荐系统的日益繁荣改变了传统的贸易行为,它的逐步建立和完善使传统的商务运作摆脱了已有规则的束缚,对相关的商业形态、交易形式、流通方式以及营销方式等都产生的巨大的影响。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战,对电子商务推荐系统推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究,对算法中影响推荐质量的稀疏性问题和影响用户满意度的推荐完整性问题进行深入分析,引入了基于聚类的最近邻查询技术对协同过滤算法进行改进,经分析新算法缓解了对特殊用户无法产生准确推荐的问题,能够带给用户各更准确的推荐。 相似文献
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论文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和作用,然后分析了电子商务推荐系统的类型,最后在此基础上对基于用户的协同过滤推荐系统的实现进行了研究。 相似文献
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[目的/意义]随着互联网行业的蓬勃发展,电商平台的用户与商品数量均呈现井喷增长。这一趋势在促进互联网经济发展的同时也为用户带来了"信息过载"的问题。电商平台如何从用户的历史行为日志中获取信息,并根据用户当前情境推荐商品,不仅是重要的理论与技术课题,同时也蕴藏着巨大的商业价值。[方法/过程]文章结合情境感知技术,提出了一种五层推荐系统框架,自底向上分为:感知层、过滤层、排序层、规则层和应用层。同时,利用淘宝APP的购物数据进行了模拟推荐实验,比较了各层次不同设计方式的推荐效果。[结果/结论]研究发现,融入了情境感知技术的推荐系统框架可以显著提高推荐的精确率,但是会削弱召回率。基于此,为电商平台提出了部分建议。 相似文献
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【目的/意义】反映在线商品推荐质量的主要设计特点,探讨电商导购平台在消费者决策中所扮演的角色,
有助于电商导购平台管理者制定出更符合消费需求的针对性策略和管理对策。【目的/意义】根据双因素理论,构建
在线商品推荐对用户忠诚度影响因素的研究模型,通过调查问卷采集379份有效问卷,运用偏最小二乘法对研究模
型和假设进行验证。【结果/结论】顾客商品筛选成本和决策质量显著影响顾客忠诚度;商品筛选成本与推荐准确性
和推荐新颖性呈负相关,与信息不实和信息过载呈正相关;商品评估成本与推荐新颖性呈负相关,与信息不实和信
息过载呈正相关;决策质量与推荐准确性和推荐新颖性呈正相关,与信息不实和信息过载呈负相关。【创新/局限】
提出并验证了新的电商导购平台在网购中对顾客决策和忠诚度的作用研究模型,因选取的影响因素和样本平台有
限,今后可探索更多的新变量引入模型,并推广到更多的电商导购平台中。【创新/局限】提出并验证了新的电商导
购平台在网购中对顾客决策和忠诚度的作用研究模型,因选取的影响因素和样本平台有限,今后可探索更多的新
变量引入模型,并推广到更多的电商导购平台中。 相似文献
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针对传统关联规则挖掘算法中频繁信息不完善,以及电子商务中各个影响因素贡献值不同的问题,提出一种基于矩阵多源加权关联个性化推荐模型——MSWPR模型,并在考虑虚拟行为水平加权和多源关联垂直加权的基础上,引入最小支持数概念作为剪枝的依据,进一步结合该模型对个性化推荐流程进行了概述。 相似文献