网络推荐商品信息对消费者购买决策的影响

基于消费者"网购的两阶段模型",探讨了网络推荐商品的排名、网络口碑数量和口碑传播方向对消费者网络购买决策的影响。研究结果表明:网购情境下,网络推荐商品的排名信息、口碑数量、口碑传播方向显著正向影响消费者的购买意向,进而影响消费者购买行为。在网络推荐商品的排名、口碑传播数量对消费者购买意向的影响过程中,产品卷入度起到了显著正向调节作用,即相比产品卷入度低的购买情形,推荐排名和口碑传播数量对产品卷入度高的消费者的购买意向有更显著的正向影响。

电商推荐商品的网络线索对消费者购买意愿的影响研究

依据消费者网页浏览数据向消费者推荐近似产品已经成为电商提高销售绩效的重要手段。实证研究发现:电商推荐商品所处的网页位置和网络口碑方向均显著正向影响消费者的购买意愿,而推荐商品的网络口碑数量对消费者购买意愿的影响弱显著;产品涉入度在电商平台推荐商品所处的网页位置、网络口碑数量及网络口碑方向对消费者购买意愿的影响中均起到了调节作用。研究结论对电商平台利用大数据对消费者开展有针对性的网络营销具有重要的借鉴意义,电商平台在向消费者推荐产品时,应将优质产品置于网页靠前位置,加强对网络口碑方向和数量的监管,并针对不同产品涉入度设计营销策略。

基于情景感知的商场导购推荐商品信息的研究

针对目前商场中广告费用日益增长,纸制广告越来越多.提出了基于情景感知的智能商场导购系统的商品推荐信息的研究方案,情景感知服务是借助现在的信息技术为顾客提供自适应服务.解决了商场广告费用日益增加的问题,为商场降低了费用.将Aprior算法应用到该系统中,将以往顾客浏览的信息和现在的环境资源相匹配,实现了为用户提供个性化服务,减少了商家营销的成本.

个性化商品推荐系统的混合推荐算法研究

推荐算法是推荐系统的核心内容,推荐算法的评价标准包含预分类准确性和测准确性。传统的推荐算法有两个明显缺陷,使用词频作为搜索文本的特征向量与无法克服高频词汇干扰。通过TF/IDF特征词加权改进算法提升分类准确性。提出混合模型LDTF,从信息增益的角度计算每个词性对词义的贡献增益,来判断一个特定词在此词性下能够代表的词义权重,用动态的计算不同词性的词性比,解决传统TF/IDF算法在文本识别的缺陷,使用CW-TF/IDF优化算法提升特征词的分类效果综合提升推荐准确度。为了解决内容推荐稀疏矩阵问题引入WSBCF协作推荐算法,提升推荐系统的用户体验,实验结果表明能在不同评分矩阵稀疏度下,统计能显著且明显提高。

基于在线评论的商品推荐方法

商品的在线评论对于消费者的购买决策有显著影响,但海量的评论会让消费者陷入阅读困境。本文提出一种基于在线评论的商品推荐方法。首先利用TF-IDF算法确定产品特征,再使用情感分析方法确实商品属性评价值,并使用离差最大化方法确定商品属性权重,最后给出一种改进的MULTIMOORA的商品推荐方法,为消费者提供决策支持。该方法经实验分析,表现较好,能够解决实际问题。

基于大数据分析的电子商务推荐系统

本研究关注了大数据环境下的电子商务推荐系统,提出了一个综合性的商品推荐系统框架。该框架包括应用层、服务层、算法层、缓存层和存储层。在推荐方法方面,本研究关注的焦点在于协同过滤方法,即通过挖掘用户与商品之间的关联性,为用户提供个性化的商品推荐。在实验方面,系统经过综合测试,包括搜索框、搜索结果、实时推荐和热门推荐等功能,表现出良好的用户友好性、准确性、响应时间和个性化。

基于LightGBM与深度兴趣网络Stacking融合模型的商品推荐算法

随着电子商务平台的迅速发展,如何提高用户对平台的忠诚度并稳定客流,进而调整平台运营方向以获得持续的收益,成为当前电子商务平台急需解决的关键问题。常见于电商平台的推荐系统利用用户的购买、收藏、浏览等数据,采用特定的算法向用户推荐商品。本研究提出了一种基于LightGBM与深度兴趣网络Stacking融合模型的商品推荐的新解决方案。该模型根据用户过去一年的交易记录提取相应的商品特征和用户特征,整合协同过滤的多路召回策略与这些特征,并将其作为模型的输入,以预测下单客户可能购买的产品并进行商品推荐。研究结果表明,在测试数据上,相对于其他常用推荐算法,本文提出的模型具有更高的准确性、更快的预测速度和更好的推荐效果。这些研究结果为电子商务企业提供了改进服务的契机,为相关研究和实践提供了有益的参考和借鉴,为商品推荐问题的解决提供了有价值的参考和帮助。

基于大数据分析的个性化商品推荐算法研究探析

个性化商品推荐算法是当前电子商务领域的研究热点,通过利用大数据分析技术,为用户提供符合其兴趣和偏好的个性化商品推荐。本文在综合分析了相关文献和研究现状的基础上,设计并实现了一种基于大数据分析的个性化商品推荐算法。通过实证研究和案例分析,在真实的商业环境中验证了该算法的有效性和可行性。研究结果表明,基于大数据分析的个性化商品推荐算法能够更准确地满足不同用户的购物需求,提升用户体验和商家销售额。未来的研究方向可以进一步探索更具创新性的推荐算法、更精细化的用户画像建模以及更广泛的商业应用。

基于Prolog语言的商品推荐知识库模型

针对电子商务个性化推荐问题的特点,引入知识工程的树状表示法,将商品推荐中的三要素转化成描述树进行表达,建立基于Prolog语言的个性化推荐知识库模型。该模型可以根据顾客浏览商品先后次序求解,并与数据库动态地交互数据,实现在线购物的个性化营销。该模型相对独立,通过数据库接口共享电子商务系统数据,能够适应不同结构的电子商务系统。

基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐

电子商务中大量评论数据蕴含着丰富的信息,该信息有助于解决个性化推荐系统存在的数据稀疏问题.为了充分挖掘评论数据蕴含的价值,提高商品推荐的准确率,本文提出了基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐方法.该方法首先利用耦合CNN构建评分预测模型,将耦合CNN分为用户网络和商品网络,划分成输入层、卷积层、输出层和共享层;用户评论数据和商品评论数据分别从相应网络输入;在评论数据分析时,从字向量角度进行语义分析,同时改变传统的使用单一大小卷积核处理句子的模式,使用多个并行的卷积层,利用大小不同的卷积核对句子进行特征提取;两个网络的输出将共同汇聚于共享层,在共享层使用因子分解机进行评分预测;最后将结果中的高评分商品推荐给用户.经对比实验验证,本文所给方法能够提高商品推荐的准确率.

基于SP_LDA模型的商品推荐算法

在电子商务的商品推荐系统中,为了给用户提供个性化的商品推荐,不少研究者提出了各自的推荐方法.由于方法中考虑的影响因素小等原因使得一些问题仍未得到解决,如:精准度不高、时间复杂度较高等.针对以上问题,在LDA主题挖掘模型的基础上提出了一种新的适用于商品(SP)推荐的数据挖掘模型:SP_LDA模型.通过该模型进行推导,得到商品概率的计算公式.通过对用户的历史购买数据和浏览数据进行分析,以计算的方式求解商品被推荐的概率,最终得到用户潜在感兴趣的商品.实验表明本模型能够高效地对商品进行挖掘,合理地向用户推荐感兴趣的商品.

电子商务网站商品推荐特性对消费者网上购物影响的实证研究

基于问卷调查数据,本文研究了电子商务网站推荐特性的各个维度对客户网上购买的影响。研究发现,加强购物网站建设,充分发挥网站商品推荐特性在商家与消费者之间的媒介作用,增强购物网站的商品推荐的信息度、准确性、易用性、及时性和可靠性,对消费者网络购物认知会有显著的影响关系,进而可以提高客户网络购买行为。

URTP:一种基于用户-区域-时间-商品的因子分解推荐模型

如何从海量的数据中将不同的商品在恰当的时间、合理的位置推荐给适当的人(或人群)是当前面临的主要挑战。考虑到不同国家不同区域的人(或人群)在宗教信仰、职业、教育程度等方面有着不同的文化背景差异,以及大数据环境下商品推荐常常面临数据稀疏和冷启动等问题,从签到数据中抽取出目标用户所在的地理位置,根据该位置的文化背景特点筛选出与目标用户有相似或相同的文化背景的人群;再根据每个商品适宜购买的最佳合理时间和间隔购买时间选出恰当的商品,运用因子分解机的思想建立用户-区域-时间-商品因子分解模型。大量真实数据集上的实验表明该模型能够在数据量大、高稀疏的数据环境下进行商品推荐,验证了该方法的可行性、有效性和高效性。

模糊逻辑在电子商务商品推荐系统中的应用

在电子商务平台中提供有针对性的商品推荐机制以帮助用户快速准确地找到所需的商品非常重要。综合满意度是指根据用户关注的商品的不同属性的满意度在商品推荐中所占的权重不同,对商品的各属性满意度进行加权运算得到的满意度度量值。根据商品综合满意度的排序进行商品的推荐可以提高推荐的准确性。商品满意度是一个模糊的概念,提出了使用模糊逻辑来处理商品满意度的方法,并提出了一整套基于满意度的商品推荐机制。论文介绍了一个基于商品满意度的电子商务商品推荐系统的框架,重点介绍了其中的基于模糊逻辑的商品属性满意度处理方法和基于商品综合满意度的商品推荐规则,并给出了一个商品推荐的模拟实例。

考虑商品重复购买周期的协同过滤推荐方法改进

传统基于用户的协同过滤商品推荐方法通常未考虑目标用户是否购买过类似商品以及商品的重复购买周期等因素,由此造成有些商品推荐的时机不对,不仅占用了推荐资源,还可能给消费者带来困扰,为此提出一种基于商品重复购买周期的改进协同过滤推荐方法。在传统协同过滤算法的基础上引入已购商品回购状态变量,根据目标用户的历史购买数据和商品重复购买周期对所购买商品的回购状态进行计算,进而得出不处于回购周期内的已购商品类集,据此对原始推荐结果进行过滤。实验结果表明,改进后的协同过滤推荐系统能有效预测顾客的购买行为,明显提高商品推荐的准确性。

基于贝叶斯动态预测模型的商品推荐方法

传统的电子商务推荐系统虽然考虑到个性化的推荐,但不能很好的描述用户行为,使得个性化的推荐略显不足。本文提出基于贝叶斯动态预测的模型,并结合Agent技术,很好地建立了用户行为预测模型。该方法以用户历史数据为基础,并结合用户的实时行为建立用户行为预测模型。本文将此方法运用于商品推荐系统中,实验证明此方法能高效地为客户产生个性化的商品推荐集合,优于某些传统方法。

无线网络的电子商务商品自动推荐系统

传统电子商务自动推荐系统与用户的实际喜好不同,推荐后成交量低。针对上述问题,在无线网络的基础上,设计了一种新的电子商务商品自动推荐系统,系统硬件主要由信息采集器、信息储存分析器、商品分析器、商品推荐器四部分组成,通过数据预处理建立分散类,得到目标用户所在区域,计算相似度,实现商品个性化推荐系统软件程序设计。为检测系统效果,设计了对比实验。实验结果表明,无线网络的电子商务商品自动推荐系统能够根据用户喜好推荐有效商品,提高成交量。

基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型

传统推荐方法存在数据稀疏和特征识别差等问题,为了解决这些问题,根据隐式反馈构建具有时序性的正负反馈数据集。由于正负反馈数据集和商品购买具有强时序性特征,引入长短期记忆(LSTM)网络作为模型构件。考虑用户自身特征和用户动作选择回报由不同的输入数据决定,对竞争架构的深度Q网络进行改进,融合用户正负反馈和商品购买时序性,设计了基于改进的深度Q网络结构的商品推荐模型。模型对正负反馈数据进行区分性训练,对商品购买的时序性特征进行提取。在Retailrocket数据集上,与因子分解机(FM)模型、W&D模型和协同过滤(CF)模型中表现最好的相比,所提模型的准确率、召回率、平均准确率(MAP)和归一化折损累计增益(NDCG)分别提高了158.42%、89.81%、95.00%和67.57%。同时,使用DBGD作为探索方法,改善了推荐商品多样性低的缺陷。

Web Service下的商品推荐系统的研究与实现

基于电子商务平台的Webservice已经是广大消费者购买或者浏览商品的主要形式之一.但是,网络上的海量信息也给我们带来了很多不便.对于用户来说,如何及时地发现所需要的商品已经变得越来越困难.本文综合运用了关联挖掘、智能推荐算法等机器学习方法提出了一个WebService下的产品智能推荐Agent模型:SmartRecommendation,该系统通过对用户的历史交易记录的分析,挖掘出客户的购买模式和购买兴趣,并根据发现的模式对用户进行商品的智能推荐.实验结果表明,推荐模型具有较高的准确性,并且对用户的购买行为有一定的指导作用.

一种基于中间商品兴趣度的滞销商品推荐模型

滞销商品推荐在电子商务个性化推荐中占有重要地位。通过分析历史销售数据来预测和挖掘滞销商品及与之密切相关的中间商品,提出一种借助中间商品激励用户购买滞销商品的滞销商品推荐模型,并提出按照时间权重的中间商品兴趣度进行项目的个性化推荐。此推荐模型能够有效预测滞销商品,并根据客户特征进行个性化推荐,为滞销商品的推荐提供一种行之有效的方法。