个性化电子商务网站的研究与实现

对个性化电子商务的用户分类算法进行了研究 ,根据用户首次登录时登记的个人资料 ,采用树形结构 ,提出一种基于用户特性的关联规则算法 ,突破了以往对布尔型属性的限制 ,对数字属性进行透明处理后一起生成规则集 ,并对规则进行聚集、修剪和优化 ,以减少规则集的冗余性和提高准确度 ,在此基础上 。

个性化电子商务系统中的自适应过滤算法探究

电子商务的飞速发展在方便顾客的同时也带来了一个问题:产品过多致使顾客不能有效选择其所需产品。为满足顾客的个性化电子商务需求,文章提出一个新的基于向量空间模型的自适应过滤算法。该算法首先采用特征向量和伪反馈并借助训练算法来选取初始过滤轮廓和阈值,然后运用用户反馈通过过滤算法对轮廓和阈值进行修正。该算法具备两个优点:一是能够进行自我学习来提高精确度;二是过滤过程无需大量的初始文本。将其用于电子商务并进行测试,测试结果证明它是有效的。

基于Agent的个性化电子商务系统研究

该文介绍了一种基于Agent的带有个性化服务的电子商务系统。通过买方Agent和卖方Agent带有主动性和智能性的活动 ,能有效地对用户 (顾客和销售商 )行为提供建议与支持 ,从而保证了用户决策的正确性。该文着重对个体之间的联系机制作了一番详细介绍。此外 ,卖方Agent还能对顾客的个性进行动态描述 ,从而实现了个性化的服务 ,大大增加了商品对顾客的吸引力 。

个性化电子商务网站系统总体结构模型的研究

随着全球网络技术的普及与推广,网络已成为新的商务平台,电子商务网站就成为了网络商务平台的载体。通过对网站系统的个性化设计,可以为今后更多的电子商务网站提供个性化服务起到借鉴作用。

混合智能算法在电子商务个性化推荐中的研究

针对传统协同过滤推荐算法出现的推荐精度下降、邻近用户缺乏多样性等问题,本文将免疫遗传模糊c-均值聚类算法应用于传统协同过滤推荐算法中以求解决上述问题。免疫遗传算法收敛速度快、搜索精度高、稳健性强等特点与模糊c-均值聚类算法柔性模糊划分的特点相结合,可以快速的收敛到全局最优解,有效的克服了模糊聚类中的弱点,从而提高了个性化推荐系统的推荐质量。

刍议基于专家系统的电子商务个性化推荐技术

电子商务的快速发展导致了电子商务市场竞争的激烈性不断加强,如何在最短的时间内把握到客户想要的产品类型进而有效的完成商业企业向客户的产品推荐工作,是电子商务网站以及电子商务企业都应该积极思考的问题,尤其是对于电子商务网站来说,电子商务这一行业的繁荣也导致了电子商务交易进行的过程中信息超载等问题逐渐浮出水面,对电子商务交易行为的快速发生造成了一定的负面影响。将专家系统这一智能技术结合电子商务个性化推荐技术,实现两者在电子商务网站系统中的有机融合,能够有效的解决这一问题。本文将对以专家系统作为基础的电子商务个性化推荐技术进行具体的分析和讨论。

基于改进的协同过滤的电子商务网站推荐系统

随着互联网的发展以及普及,电子商务网站的访问量与数量庞大,但是发现电子商务网站对用户检索意愿的考虑较少。针对此问题,本文使用一种基于增量改进的协同过滤(CF)的推荐算法(ICFR),首先,通过CF算法来获取用户偏好与所推荐商品和电子商务网站之间的关系;其次,通过分析网络日志来获取用户的浏览信息,并将其归一化作为评分值;最后,通过所设计的增量算法完成历史用户偏好数据信息的更新。我们通过一些基于ICFR模型案例说明ICFR模型适用于电子商务网站的推荐。

电商个性化背景下企业间隐私保护的主从博弈分析

大数据时代,电子商务企业为用户提供个性化产品的同时还面临着隐私保护问题。企业隐私保护策略不仅会影响用户的购买决策,也会影响竞争对手企业的隐私保护策略,因此,企业的隐私保护策略对企业自身利益的实现和整体网络安全环境的营造都具有重要意义。通过建立企业之间隐私保护竞争的主从博弈模型,利用逆向归纳法求解得到两个企业隐私保护力度的均衡解,并用数值演示的方式揭示两个企业投资力度的变化过程。研究表明:企业的隐私保护力度不仅受到其竞争对手企业的影响,而且成本价值系数、愿意购买个性化产品的用户比例都会对企业的隐私保护力度产生影响。

电子商务发展的新趋势:C2B模式研究

电子商务作为因特网技术发展日益成熟的直接结果,是未来商业发展的方向。C2B电子商务以消费者为核心,改变了B2C电子商务市场中以生产加工为核心,未考虑消费者个性和需求的问题,成为电子商务发展的新模式。在介绍C2B模式在国内的发展状况的基础上,分析了C2B电子商务可以使用的几种交易模式:聚合需求模式、要约模式、个性化定制模式和商家认购模式。探索C2B电子商务的物流模式、信息流以及盈利模式,最后指出C2B电子商务的发展方向。

电子商务网站中客户特征模型的研究

在个性化电子商务网站中,系统要为客户提供个性化的消费服务,必须首先了解客户的消费特征,客户特征模型作为个性化服务决策的依据,是电子商务网站平台实施个性化服务的核心部分。

论大数据在电子商务领域的应用

大数据从开始提出就受到了各国政府的重视，目前已经应用于包括移动设备、互联网应用等诸多领域。本文以大数据为切入点，描述了目前大数据在电子商务领域的应用现状，同时，也对大数据在电子商务领域的应用前景进行了分析。

基于数据挖掘的电子商务智能化研究

商务运作过程跟随网络技术的发展而发生变化,网络拉近了商务活动中企业和用户的距离。用户可以将自己的个性化需求通过互联网发送给企业,企业则可以应用商务智能的知识和工具,通过交易预测、流程优化等对电子商务个性化活动提供技术支持,逐步实现电子商务个性化。

旅游电子商务时代中丽江旅游企业发展模式研究

我国经济进入了新常态,丽江市的经济发展,也面临着新常态的问题。经济发展速度变慢,经济发展动力更多让位于民间投资而不再是靠政府政策刺激,经济发展结构优化,告别货币推动型的经济发展模式,这是丽江市经济发展在新常态中面临的挑战。旅游电子商务是未来旅游企业发展必然趋势,丽江旅游企业必然要面对如何电子商务化的时代问题,于我国旅游电子商务发展中面临的众多问题,可以通过以下策略发展丽江旅游电子商务。

商务新闻

7月17日,8848电子商务平台客户中心系统正式投入运行,这是国内电子商务领域规模最大的客户支持体系之一。它的建成将带动国内电子商务进入到务实发展阶段,与此同时,8848全国免费电话系统800-810-8848正式开通。 据了解,8848的客户中心使用了最先进的CTI呼叫中心(CALL CENTER)系统,不仅可以极大提高服务质量,缩短服务响应的时间,而且可以充分发挥与客户的互动。无论是普通消费者还是不同规模的商家、企业,都可以通过8848客户中心获得所需要的服务,商家与企业客户可以在业务人员的帮助下快速、正确地完成交易。此外,客户还可以通过这个中心进行投诉,800-810-8848免费电话使客户可以更快捷地与公司进行沟通,客户中心保证在48小时内给客户一个满意的答复。 8848客户中心还将发挥客户中心在电话营销方面的功能,运用客户关系管理策略,为客户度身订做有针对性的服务,提供真正意义上的一对一的个性化客户服务。

电子商务个性化推荐服务过度的解决方案

个性化服务日益成为人们关注的焦点,其中个性化推荐服务也是研究的热点,在个性化推荐服务提供的过程中需要避免服务过度的情况。文中基于Web挖掘技术在电子商务个性化推荐服务中广泛运用,分析了用户兴趣模式构建的过程以及在电子商务个性化推荐服务中的应用。继而从隐私泄露和个性化信息过载角度探讨个性化推荐服务过度的问题。最后提出了通过改进个性化服务过度的挖掘过程、改善用户兴趣模式构建、建立规范和主动提供服务的解决方案。

基于用户访问记录的Web挖掘研究

从Web日志挖掘存在的困难和不足出发,结合电子商务个性化服务的特点,引入用户访问记录进行Web挖掘,提出了一种Web挖掘中数据采集与预处理的新思路,指出了该思路的实现方法和特点。提出了引入用户访问记录后的Web挖掘体系结构。

商经书舍

个性化：商业的未来 随着互联网技术的发展．以及企业的管理从“以产品为中心”转向“以市场为中心”，一个个性化的时代正在来临．本书从13个领域探讨了个性化的现状、实现方法、未来以及其中蕴藏的商业模式和价值。包括个性化电子商务、个性化搜索、个性化定价和促销、个性化广告、个性化团购、个性化超市、个性化新闻、个性化移动互联网、个性化社交网络、个性化微博、个性化交友、个性化求职与招聘等方面的内容。

The Design and Realization of Personalized E-commerce Recommendation System

According to demand and function of the e-commerce recommendation system demand, this paper analyze and design e-commerce and personalized recommendation, design and complete different system functions in different system level; then design in detail system process from the front and back office systems, and in detail descript the key data in the database and several tables. Finally, the paper respectively tests several main modules of onstage system and the backstage system. The paper designed electronic commerce recommendation based on personalized recommendation system, it can complete the basic function of the electronic commerce system, also can be personalized commodity recommendation for different users, the user data information and the user＇ s shopping records.