电子商务推荐系统中推荐技术研究

本文简要地介绍了电子商务推荐系统的概念、作用和构成，详细地论述了电子商务推荐系统所采用的推荐技术，并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。     

电子商务推荐系统的应用研究

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IT技术的一个重要研究内容,越来越多地受到研究者的关注。本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其分类,详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐算法及其实现。     

一种改进的APRIORI算法在电子商务中的应用

结合电子商务推荐系统的实际需求,在分析Apriori算法的特点和不足的基础上,提出了一种改进的分段Apriori算法,将此算法引入到电子商务网站的推荐系统中,使网站的交易效率和客户认可度均得到提升.     

电子商务中的推荐技术探讨

推荐系统从网站数据中提取用户感兴趣的信息,为用户提供个性化服务。本文对目前推荐系统所使用的技术进行了分析,讨论了电子商务推荐系统面临的问题和未来的研究方向。     

电子商务中的商品推荐系统

对于迅速崛起的各种电子商务网站来说,为了促进网站发展和增加经济效益,吸引新客户并留住老客户是一种有效的手段.设计和实现高效的商品推荐算法是各大网站最为关注的技术之一.在电子商务网站中常见的一种推荐方式是以广告的形式在边栏推荐商品.目前,商品推荐系统根据推荐算法分为基于内容、协同过滤和混合的推荐系统.然而,现有推荐算法在电子商务网站的实际应用中正面临挑战,包括推荐结果的多样化、个性化和智能化以及时效化.现有算法需要不断改进来解决这些问题,从而完善电子商务推荐系统.     

基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统模型的设计与研究

为了更好地提高电子商务推荐系统的个性化、自动化、持久化程度,提出了一种基于Multi-Agent的电子商务个性化推荐系统的整体架构模型．它采用Agent技术将个性化推荐系统中的功能模块构建为智能体,并在智能控制方式下采用线下信函式推荐和线上混合推荐技术来构建核心推荐模块．对该模型中各组成部分的功能和设计思想进行了阐述．     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。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。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

基于情感识别方法的推荐系统(英文)

随着电子商务的高速发展,推荐系统已成为广大客户选择合意商品的重要工具。目前应用的电子商务推荐方法,依赖于客户的购物素养;而客户在购物中,更重要的影响因素是人的情感。针对这种情况,提出了一种新型的、基于客户情感的推荐系统;给出了该系统的模型、数据结构等。该系统的核心是商品和情感二维叠加空间。实验证明,该系统具有较高的推荐精度和检索速度。     

学习资源网络模型构建及资源推荐策略设计

通过分析基于终身学习机制的个性化推荐系统与基于电子商务的个性化推荐系统的区别,确定基于终身学习机制的个性化推荐系统的关键问题就是如何为学习者获得想要具备的能力推荐满足他们个人需求、个人爱好以及目前已具备的知识结构的最佳学习路径.针对终身学习中正式学习和非正式学习不同的学习情况,构建了学习资源网络模型,在此基础上将基于本体的推荐技术和协同推荐技术相结合,为学习者的不同学习情况运用不同的推荐策略推荐最佳学习路径.最后通过实验对推荐结果进行分析,确定最优方案.     

基于MVC的电子商务推荐系统设计与实现

以MVC为基础，构建电子商务推荐系统，实现电子商务的智能化和人性化，从而最大限度地满足顾客需求．     

基于混合算法的高性能推荐策略平台

随着电子商务的发展,个性化推荐成为其中不可缺少的重要组成部分。为了解决推荐策略系统的场景算法乏力、统一接入及性能问题,设计了基于混合算法的高性能推荐策略平台。结合用户的实时页面行为、自然属性及关系链等建立多个用户兴趣度预测模型,满足了电子商务大规模、多场景的商品推荐需求,提高了电商的流量转化率。     

个性化推荐算法的研究及发展综述

在"大数据时代"的背景下,推荐系统能通过分析提取出用户的历史偏好数据,并结合用户之间的偏好关系以及项目与项目的相似程度,推测出目标用户可能喜欢的物品并将其推荐给用户.在当下电子商务时代,推荐系统已成为一种更为活跃、更现代化的信息过滤方式.笔者对推荐系统的研究现状以及主要研究方向进行了系统研究,分析对比了在当下较为流行的各类推荐算法及各自的局限和问题,包括数据的冷启动问题、稀疏性问题、扩展性问题以及推荐性能不高等.最后,总结了目前的推荐系统存在的尚未解决的问题并提出了相应的解决方案.     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

基于用户模型和属性扩散的混合个性化推荐

电子商务的飞速发展,在为人们提供了更加方便快捷的购物途径同时,如何给用户提供更加人性化的推荐服务,是电商赢得市场需要解决的关键问题。以淘宝电子商务平台为依托,提出基于用户模型和商品属性扩散的混合个性化推荐系统,研究用户兴趣的时间演化和空间扩散方法,综合运用多种推荐方法,给为用户提供更加精准的推荐服务。实验证明,该方法具有较明显的效果,能够较好地运用于同类电商平台。     

关联规则评分预测的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前应用于电子商务个性化推荐系统中的一种最成功的推荐算法。为缓解因数据稀疏性问题导致的算法推荐质量下降,将关联规则分析引入协同过滤算法中,预测部分未评分项目的评分值,再运用传统的基于用户的协同过滤算法实施推荐。实验结果表明:与传统的协同过滤算法相比,采用关联规则预测评分可以一定程度提高算法推荐质量。     

在线信誉管理系统中推荐子系统的框架设计

目前大多数的电子商务网站中都具有类似推荐系统的商品推荐功能模块,但这些模块并不是真正意义上的推荐系统,它们仍然存在着“信息过载”和“难以使顾客快速地作出购买决策”的问题。在线信誉管理系统还不具备推荐系统的功能,对买家的购买决策支持作用不大。本文从推荐系统的实现技术、策略入手,结合在线信誉管理系统信誉数据的四种维度,设计在线信誉管理系统的推荐子系统,以便增强在线信誉管理系统的功能。     

基于关联规则优化的个性化推荐系统

针对当前个性化推荐系统处理数据效率较低的问题,提出了一种混合聚类关联规则优化的个性化推荐系统实现方法.深入分析了基于Web网络服务平台的电子商务个性化推荐系统的结构组成,将数据分析与推荐算法实现分为离线和在线处理两部分,阐述了算法初始化、关联实现以及推荐数据集合生成和兴趣模型预测的具体原理,并给出了算法的实现步骤.最后,基于提出的系统构建模型,建立了一种基于混合聚类关联优化的图书网络推荐平台.实验结果表明,该方法具有较高的推荐精度和推荐效率,更适合大数据环境的推荐系统.     

网上购物与网上学习中的个人化推荐系统的比较

因特网的普及促进了电子商务和网上学习的迅速发展,个人信息易于获得以及网络用户之间交互能力的大幅提高催生了个人化推荐技术和系统的发展。该文从网上购物和网上学习所固有的特征出发,对网上购物和网上学习每个阶段的个人化需求进行了全面系统的分析,对比了网上购物和网上学习两种情境下的个人化推荐系统,并提出了一系列假设;最后,对目前广泛使用的几种个人化推荐技术在这两种情境下的适用性进行了比较分析。     

一种基于对话的电子商务推荐系统

提出了一种基于AIML的自然语言对话型的智能电子商务推荐系统.首先通过构建用户模型,对某类特定用户生成相应的产品推荐列表,从而完成系统对用户的首次产品推荐;其次通过引入AIML人工智能标记语言,构建专家知识库,通过系统与用户之间多次的自然语言交互,找到用户的兴趣点,修正首次的产品推荐列表.这种系统通过交互能力的改善和产品推荐准确性的提升,可以提高用户的满意度.     

在线信誉管理系统中推荐子系统相关技术综述

电子商务网站中的推荐系统,是根据用户对商品的偏好,以及用户对卖家的信誉度的了解,把符合条件的卖家和网店推荐给潜在的购买者。在线信誉管理系统在很好地解决了网络购物中买卖双方信誉问题的同时,也为在其基础上发展起来的推荐系统模块的设计与实现,提供了很好的发展平台。本文将对推荐子系统的实现技术进行详细的梳理,设计出与在线信誉数据相结合的推荐系统。