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。

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。