电子商务推荐系统评述

随着电子商务的不断发展,电子商务推荐系统的应用更加广泛。本文介绍评述了电子商务推荐系统的分类、技术、发展趋势等。

积极情绪对用户信息技术采纳意向影响的实验研究——以电子商务推荐系统为例

在技术接受模型(TAM)、情绪心理学、神经科学等理论的基础上,以一个电子商务推荐系统为例,通过情景实验的方式考察积极情绪对用户信息技术采纳行为的影响。对实验数据的统计分析表明积极情绪正向影响用户对信息技术的采纳意向,并存在直接和间接相结合的影响模式。即积极情绪既直接提高采纳意向,也同时通过感知风险、感知有用性和感知易用性作为不完全中介变量提高采纳意向。在考虑情绪因素后,技术接受理论得到了丰富,也为信息技术推广方获得更高的用户接受程度提供了新的切入点。

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

提出了基于数据挖掘的电子商务推荐系统的设计。

电子商务推荐系统与客户满意度相关性研究

在电子商务环境下,网站的推荐效果,客户的满意度是企业是否能够保持竞争优势,获取长期利润的关键。本文以推荐系统和客户满意度出发,通过推荐系统的评价指标和客户满意度的影响因素连接两个主体,通过探讨两者的相关性,以达到优化推荐系统,提高客户满意度,最大化企业的长期利润的最终目的。

电子商务推荐系统综述及发展研究

本文在现有文献的基础上给出了推荐系统的定义及其发展历史,比较了推荐系统中的几种常用的推荐算法及其优缺点,总结了推荐系统的体系结构和未来研究的重点,难点及其热点,最后论述了电子商务企业在实际应用中如何利用推荐系统带来价值。

电子商务推荐系统顾客满意度模糊评价

随着网购的流行,电子商务推荐系统对于顾客网购的决策有一定的影响作用。推荐系统质量的好与坏,需要更加量化的去评价。本文从电子商务推荐系统对顾客满意度的影响因素出发,构建了一个指标评价体系;运用层次分析法客观地对指标体系之间相对重要性进行了指标权重的确定;根据已知的权重进行模糊综合评价。将电子商务推荐系统的顾客满意度情况通过层次分析法和模糊综合评价的综合评价,得出量化的结果。

电子商务推荐系统的研究

随着网络的迅速发展,人类进入了网上购物时代,网上购物已经成为人们主要的购物途径之一。电子商务推荐系统则能够收集消费者感兴趣的商品信息,并根据消费者兴趣偏好主动为消费者做出商品推荐。本文详细分析了推荐系统常用的方法、组成部分、作用。

关联规则在电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了基于关联规则的个性化推荐技术在电子商务中的应用,提出了电子商务推荐系统的体系结构,并对系统涉及到的关键技术进行了详细的描述。系统采用FP-Growth算法进行关联规则的挖掘,紧紧结合了数据库技术的优势,对当前电子商务系统中大量复杂的数据具有很好的适应性。

基于关联规则的电子商务推荐系统模型研究

随着电子商务的快速发展，电子商务个性化推荐系统得到了广泛的应用。关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品，为客户提供良好的购物体验。论文针对基于关联规则的电子商务推荐系统模型进行了研究。

电子商务推荐系统的关联规则挖掘算法研究

通过关联规则推荐算法能够及时准确地计算出符合用户需求的商品，为客户提供良好的购物体验。论文对电子商务协同过滤推荐系统中的关联规则挖掘算法进行了分析与研究。

基于CF面向对象的电子商务推荐系统

在关联规则、协同过滤的基础上提出了面向对象的推荐系统.根据客户特点进行分类,采取不同模式挖掘算法,提出面向对象的协同过滤算法,为客户提供个性化的服务,从而提高电子商务推荐系统的推荐质量.通过设计实验,对算法质量进行度量和分析.

基于ART的电子商务推荐系统的研究与实现

本文提出了一种基于关联规则挖掘和神经网络的新的电子商务推荐机制,该推荐机制能够很好的将根据用户特征推荐和根据用户购买行为进行推荐这两种推荐方式相结合,推荐较为合适的商品,并且在该推荐技术的基础上实现了一个原型的电子商务推荐系统,以验证该推荐技术的可行性及应用性。

电子商务推荐系统与用户行为的相关研究综述

随着网络信息超载问题的出现和电子商务的快速发展，电子商务推荐系统受到了众多的关注和研究。本文对近几年在国内外电子商务推荐系统的研究进行了综述，着重分析了用户对电子商务推荐系统的评价，以及电子商务推荐系统对用户行为的影响，最后尝试给出了今后有待深入研究的重点和方向。

电子商务推荐系统的研究

本文对电子商务的现状进行分析,并对web挖掘进行阐述,设计了一个基于客户浏览行为分析的电子商务推荐系统,并分析了该系统的功能,在应用过程中根据已有算法的缺陷提出了一种新的聚类算法,帮助电子商务的经营者改进网站的设计。

面向数据挖掘的电子商务推荐系统的构建

在激烈竞争的网络环境下，电子商务推荐系统可以有效地留住客户、防止客户流失，提高电子商务企业的竞争力。本文在对数据挖掘和Web挖掘的相关概念和功能特点进行详细综述的基础上，构建了基于Web使用挖掘的个性化服务推荐系统的结构。

电子商务推荐系统中的协同过滤推荐

对电子商务推荐系统进行分析和研究,无论对社会,还是对企业,经济价值都非常高。针对于电子商务推荐系统而言,关键的一个环节就是用户模型的构建。分研和研究推荐算法和技术,是研究推荐系统的焦点。在整个电子商务推荐系统中,推荐算法是重点,对于推荐的结果,推荐算法性能具有决定性的作用。至今为止,在个性化推荐技术中,最成功的就是协同过滤推荐技术,该技术决策的基础不是分析内容,而是人,也是该技术突出的优点。

电子商务推荐系统中群体用户推荐问题研究

尽管传统的电子商务推荐系统在个体用户推荐方面取得了巨大成功,但它并不适用于向群体用户进行推荐。随着虚拟社区中群体用户的不断增加,构建群体推荐系统,向群体用户提供个性化推荐,减少他们搜集信息所耗费的时间和精力显得越来越重要。基于此,本文提出了一种新颖的推荐方法结合领域专家法的群体用户推荐算法。该算法以基于项目的协同过滤技术为基础,根据群体成员间的相互作用确定群体偏好,由群体偏好产生推荐,推荐过程中存在的成员未评分项采用领域专家法进行预测填充,此外本文算法还考虑了成员间相似关系对推荐质量的影响。实验结果表明了本文算法的有效性。

基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统

近年来,电子商务推荐系统趋于成熟,并得到了广泛的应用。电子商务旅游线路推荐系统,能够在信息数据分析的基础上,实现个性化的旅游线路设计。在具体的推荐系统设计中需要处理好实时性与精度这对矛盾,基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统,运用关联规则算法,获得各个景点之间的关联关系,能够实现较为理想的旅游线路推荐效果。

农产品电子商务推荐系统设计与实现

为满足企业农产品营销需求,采用.NET、数据挖掘及混合推荐等技术,设计并实现农产品电子商务推荐系统。经测试,该系统实现了购物车、农产品浏览、农产品检索、农产品推荐、农产品管理、订单管理等多种功能,提高了企业农产品的销售量。

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。