基于价值链的零售业信息化创新战略研究

电商企业和传统零售业的价值链模型已有较成熟的理论基础,本文重点分析了电商与零售业物流特性的区别,从而延伸出电商模式O2O的演进,通过对该模式下电商企业商务模式的分析提出了O2O价值链模型,建立零售业核心工作流程,提出了零售业的信息化创新战略。

基于图像特征匹配的推荐模型研究

【目的】基于LSH算法将图像匹配应用到图像推荐模型中,与传统推荐模型结合,提高推荐结果准确度。【方法】提取图像SIFT特征作为图像匹配标准,改进基于p-Stable Distribution的LSH算法,实现高维度下大量图片的搜索匹配,最后融合现有协同过滤算法提出ICF-LSH推荐算法构建融合推荐模型,并采用Python语言予以实现。【结果】使用不同的数据集对本文提出的算法进行验证,实验表明改进的LSH算法对召回率和错误率都有一定的优化,通过匹配耗时和Hash表长度可知该算法优化了内存利用和搜索匹配效率。由融合推荐模型的平均绝对误差MAE和精确度Precision可知,相对传统的协同过滤推荐算法,本文提出的ICF-LSH推荐算法提高了推荐结果的精准度。【局限】在提取图像特征时仅使用SIFT特征,后续研究中可以尝试使用多种图像特征作为匹配依据,提高匹配结果的可靠性。【结论】图像匹配算法基于LSH进行了一定改进,提高了图像相似度匹配的效率,此外,本文提出的融合推荐模型能显著提升推荐效果。