基于Mongodb推荐系统的研究与应用
这是一篇关于推荐系统,分布式计算,长尾理论,MongoDB的论文, 主要内容为随着电子商务的迅猛发展，人们的生活方式正在发生前所未有的改变，资源提供者与用户之间可以建立起更加直接的关系，为商务模式的发展提供了更多的选择。与此同时信息数据的爆炸式增长，使得用户很难通过一个小小的屏幕了解获取所有和自己需求相关的有效资源信息。传统的基于关键字的搜索在海量数据和多种格式资源的情况下，也显得力不从心。如何能够获取有效信息，如何能够处理海量数据成为大数据时代的难题。在此背景下，系统能够自动分析用户行为，准确向用户推荐相关资源成为解决这一问题的构想。 首先介绍了推荐系统以及MongoDB在国内外的研究现状和应用情况，简单描述了推荐思想应用于涉及大数据系统的重要性和优势。然后着重介绍了该系统所涉及到的关键技术以及市场应用情况，主要包括推荐系统的应用，推荐模型及相应策略的研究，以MongoDB为代表的非关系型数据库的发展，还有涉及数据挖掘的长尾理论部分。第三部分详细介绍了系统的分析设计过程，主要包括系统的需求分析，概要设计，系统的详细设计和数据库设计等内容。第四部分详细说明了系统在具体实现时所做的工作，主要包括系统开发实现的软硬件配置环境，核心功能模块及流程的实现和分布式数据处理的实现。第五部分详细说明了整个系统的测试情况，系统采用单元测试法进行测试。主要包括测试概要，测试的详细情况以及测试数据情况和最终的性能分析部分。最后对系统的进一步研究做了总结和展望。 系统研究开发的过程中，通过推荐模型的构建，有效挖掘了长尾上数据的效能，同时将分布式计算的思想运用到用户行为数据分析中去，大大提高了数据的处理效率，并节约了计算资源。通过系统的测试情况可以看出，系统所采用的Slope One算法在大规模数据的预测中显现出优势，能够有效解决推荐系统所存在的冷启动等问题。采用新非关系数据库MongoDB作为数据存储，可以提高系统对于数据的高扩展能力。系统所涉及的模型和方法也适用于其他领域，具有良好的推广前景。
拼多多社交拼团盈利模式研究
这是一篇关于盈利模式,长尾理论,社交拼团模式,社会责任的论文, 主要内容为当下电商行业的发展已经趋于成熟,而行业竞争也日益加剧,商业之间的竞争不再仅仅体现在产品和交易规模上,更是盈利模式之间的较量。面对着阿里和京东强大的商业布局,作为电商后起之秀,拼多多平台活跃用户已超越京东,其背后的商业逻辑不得不令人思考。拼多多基于巨量社交流量平台,采用创新的拼团购买模式,用户主动邀请好友参与消费环节,社交拼团消费模式打破了传统电商主动搜素模式,通过反向推荐打造爆款商品,拼团消费模式已成为电商平台购销环节中的新的发展趋势。本文以2016-2019年的案例公司相关公开信息和数据作为研究资料,基于长尾理论、价值链、利益相关者和梅特卡夫定律等相关理论,以社交拼团模式的开创者拼多多公司为研究案例,从盈利模式切入系统的分析拼多多盈利模式的构成要素,并通过对案例的财务效应深入分析,总结出拼多多社交拼团盈利模式的优势和不足之处,进一步提出修改建议。首先,对盈利模式的相关研究进行梳理总结,阐述本文研究的必要性;其次,采用案例研究法分析案例公司,通过对行业概况和案例公司经营现状的梳理,从利润对象、利润点、利润杠杆和利润来源五要素定性分析拼多多的盈利模式,并总结出拼多多盈利模式的基本特征;最后,从企业的价值主张设计、价值创造能力、盈利能力和盈利质量的结合定量分析方法深度分析公司的财务效应,总结出拼多多社交拼团盈利模式的成效和不足之处,对于不足之处进一步提出改进建议,得出对电商行业的启示。拼多多公司作为新兴电子商务的代表企业,创新的商业模式和技术应用重构商品流通环节,为广大用户创造价值的同时推动了我国农业和制造业的发展,有效助力精准扶贫政策,积极培育更多中国品牌。因此,通过对拼多多社交拼团盈利模式的深入研究,一方面有效分析了案例公司的盈利模式的构成要素,另一方面丰富了相关理论在电子商务企业中的应用研究。对于拼多多盈利模式的分析,可以有效地反映出社交拼团消费模式在电商行业中成功实践,社交电商多元创新元素给电商行业带来新的发展潜力,对于整个电商行业具有较强的推动作用。
基于长尾理论的物品协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于长尾理论,物品相似度,协同过滤,冷门商品,权重的论文, 主要内容为传统上,帕累托法则似乎认为公司的大量收入是由相对较少的热门产品产生的,因此以往的电商销售数据更关注排行靠前的商品。然而,互联网的发展克服了传统零售商的各种困难,在商品的边缘成本趋于零的情况下,那些分布在尾部商品的销售规模足以与热门商品相匹敌。通过对Amazon、Netflix等互联网企业的销售数据分析,美国一名杂志主编Chris Anderson提出了“长尾”这一概念,这一现象引起了广泛的关注,各科学领域的研究人员对生活中存在的长尾现象进行了深入的研究。本文结合了长尾理论的相关概念,为了更好的提高冷门商品的推荐率,在基于物品的协同过滤TOP-N算法上进行改进,具体工作如下:首先对推荐系统领域的主要算法进行了介绍,在分析不同类推荐算法优缺点的同时,重点描述了在协同过滤算法中,基于物品推荐itemCF与基于用户推荐userCF的区别,从惊喜度、数据稀疏度、多样性三个角度阐明了为什么使用基于物品的itemCF作为长尾理论推荐的基础。其次对传统的基于物品推荐在进行长尾推荐时,冷门商品与热门商品在物品相似度计算步骤中并没用进行明显区分的问题,本文提出了基于物品评论权重因子的改进算法itemCF-IIF,惩罚了热门商品在推荐列表出现的频率,提高了冷门物品被推荐的概率。然后针对长尾推荐中可能存在刷分现象这一弊端,通过实验分析用户评价均分对实验评测标准的影响程度,排除最有刷分嫌疑的用户群体,提高推荐结果的准确率。最后针对使用Jaccard物品相似度算法导致推荐结果不能对物品评分进行差异化区分的问题进行了改进,提出了物品评分均分因子对用户推荐列表中的物品进行了排序优化。排序优化后的用户推荐列表在挖掘长尾分布物品的同时,提高了用户体验和推荐质量。图19表10参57
基于长尾理论的物品协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于长尾理论,物品相似度,协同过滤,冷门商品,权重的论文, 主要内容为传统上,帕累托法则似乎认为公司的大量收入是由相对较少的热门产品产生的,因此以往的电商销售数据更关注排行靠前的商品。然而,互联网的发展克服了传统零售商的各种困难,在商品的边缘成本趋于零的情况下,那些分布在尾部商品的销售规模足以与热门商品相匹敌。通过对Amazon、Netflix等互联网企业的销售数据分析,美国一名杂志主编Chris Anderson提出了“长尾”这一概念,这一现象引起了广泛的关注,各科学领域的研究人员对生活中存在的长尾现象进行了深入的研究。本文结合了长尾理论的相关概念,为了更好的提高冷门商品的推荐率,在基于物品的协同过滤TOP-N算法上进行改进,具体工作如下:首先对推荐系统领域的主要算法进行了介绍,在分析不同类推荐算法优缺点的同时,重点描述了在协同过滤算法中,基于物品推荐itemCF与基于用户推荐userCF的区别,从惊喜度、数据稀疏度、多样性三个角度阐明了为什么使用基于物品的itemCF作为长尾理论推荐的基础。其次对传统的基于物品推荐在进行长尾推荐时,冷门商品与热门商品在物品相似度计算步骤中并没用进行明显区分的问题,本文提出了基于物品评论权重因子的改进算法itemCF-IIF,惩罚了热门商品在推荐列表出现的频率,提高了冷门物品被推荐的概率。然后针对长尾推荐中可能存在刷分现象这一弊端,通过实验分析用户评价均分对实验评测标准的影响程度,排除最有刷分嫌疑的用户群体,提高推荐结果的准确率。最后针对使用Jaccard物品相似度算法导致推荐结果不能对物品评分进行差异化区分的问题进行了改进,提出了物品评分均分因子对用户推荐列表中的物品进行了排序优化。排序优化后的用户推荐列表在挖掘长尾分布物品的同时,提高了用户体验和推荐质量。图19表10参57
基于长尾理论的商业银行消费信贷业务创新发展研究——以宁波银行为例
这是一篇关于普惠金融,长尾理论,互联网金融,消费信贷的论文, 主要内容为党的十九大提出,新时代下我国社会的主要矛盾已经转化为人民日益增长的对高质量美好生活的需求与经济社会发展不平衡、不充分之间的矛盾。目前我国的消费金融发展不够平衡、不够充分,体现在商业银行的消费信贷业务主要面向中高端收入群体,中低收入群体的消费信贷需求尚未得到有效满足,抑制了消费对经济的拉动作用。另一方面,伴随着互联网金融的快速发展和消费金融公司、小额贷款公司的大量涌现,商业银行面临前所未有的竞争压力,传统的消费信贷业务要想走出发展桎梏,也必须走转型创新发展之路。因此,以金融包容性增长和长尾理论为指导,加大转型创新步伐,拓宽消费信贷客户渠道,在风险可控前提下大力开展面向中低收入群体的消费信贷业务,既是新时代经济社会发展的客观要求,也是商业银行践行普惠金融理念、寻求新的经济增长点的内在需求。论文以新常态下经济发展方式由出口投资驱动型转为消费驱动型及互联网金融的快速发展为时代背景,以金融包容性增长理论和长尾理论为指导,阐释商业银行拓展面向中低收入群体的消费信贷业务的必要性和可行性。在面上分析我国商业银行消费信贷业务的发展现状、存在问题、面临的发展瓶颈及障碍基础上,借助典型案例分析法,以消费信贷业务发展居于业内前列的宁波银行为例,借助大量翔实的经营数据,剖析其消费信贷业务的发展现状及特征,以“税银e贷”产品为例,推介其面向长尾客户的消费信贷业务的创新思路及业务特点。最后结合中国工商银行及中国银行近年推出的具有普惠性质的消费信贷产品的创新举措,提出推进新常态下我国商业银行消费信贷业务创新发展的对策建议。论文研究后认为,商业银行若要在激烈的市场竞争中立于不败之地、实现消费信贷业务的跨越性发展,必须从战略和战术两方面同时发力:首先,从战略高度认识消费信贷业务的重要地位,在差异化发展战略和业务模式上进行顶层设计;其次,不断下沉工作重心,在长尾客户领域挖掘潜力,同时注意风险控制,在践行普惠金融理念中实现商业可持续。在充分发挥自身优势的同时,合理利用外部资源,主动对接政府部门及互联网电商平台等主体,实现优势互补、合作共赢。
XY公司保险电商业务发展模式优化研究
这是一篇关于互联网保险,电子商务,长尾理论,五力模型分析的论文, 主要内容为现代保险业以互联网技术创新、信息数据技术应用、电子商务营销方式为支撑,不断推进互联网和保险的业务创新和技术融合,在新的领域创造新的生态,实现了互联网保险行业爆发性增长。本文对XY公司保险电商业务发展模式进行研究,有利于新进入该市场和从业者通过不同模式的比较选择适合自己的发展途径,促进我国互联网保险行业的健康发展。在“互联网+”背景下,本文剖析XY公司成立以来的发展历程,对保险电商的不同商业模式进行比较,用波特五力模型对XY公司保险电商业务发展模式存在的问题及成因进行分析。通过分析可以看出XY公司保险电商业务在产业链完整性、盈利能力提升、客户关系管理方面都有较大不足,还未形成以互联网技术优势为主的核心竞争力。针对上述问题,本文建议XY公司保险电商业务从互联网思维分析消费者行为模式对保险电商业务需求的影响,研究保险电商业务的发展趋势,利用互联网技术和大数据应用,积极构建以“需求+服务+平台”三位一体为核心能力的业务生态闭环系统。通过完善保险电商业务为客户提供全程专业服务和卓越体验,与上下游用户建立利益合作共享机制;通过线上线下资源的整合来满足客户和保险公司需求,发挥好保险企业与保户之间的“适配器”作用,重新构造投保人、保险公司和自身三者的价值体系和利益分配格局,形成自身的产业链闭合,既达到三方共赢的目的,又形成竞争性壁垒,创造属于自己的一片蓝海。
面向长尾商品的空间属性推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,属性空间映射化,长尾理论,反向最远邻,小众中的大众的论文, 主要内容为当下的互联网应用已进入一个全新的时代,越来越智能化的电商平台进入人们的日常生活中,对行业的发展具有积极的推动作用,同时这难免会带来信息冗余问题,推荐系统可以极大限度的解决此类问题。目前的推荐系统大多是根据用户的偏好进行商品推荐,选取最流行的物品推荐给用户,没有充分考虑到用户之间的相互关系以及物品的潜在价值。同时大多数推荐系统仅仅是针对基于物品的特征或基于用户的偏好的协同过滤,误差较大,并未充分挖掘用户与物品之间多样化的关联关系。本文通过分析推荐系统现状并结合实际应用,从用户偏好和物品特性两个方面进行推荐算法研究,主要工作如下:(1)空间推荐策略。传统的推荐系统在大数据时代,性能可能差强人意。本文通过提出新规则的专家用户模型来优化推荐系统的效率,使其能更好的应对当今大数据时代下的信息冗余问题,同时将标签属性连续化技术运用到信息处理中,实现属性空间映射化。由于RFN算法可以有效解决弱影响集问题,所以本文将RFN的空间数据库查询思想与推荐系统相结合,对用户进行top-n商品推荐,提出了基于RFN的空间查询策略推荐算法BRFN。(2)长尾推荐挖掘。从商家的角度考虑,充分挖掘小众中的大众商品,并对价值潜力较高的商品加以推荐往往能获得更多的收益。本文根据长尾理论的分布规律,筛选小众中的大众商品,并对尾部蕴含较大商机的项目进行充分挖掘并加大推广,来促进“长尾”商品向“头部”流行商品的转型。(3)混合推荐算法。在BRFN算法基础上,进一步考虑用户与物品的关系,融合基于物品和基于用户的推荐方法,提出基于图结构的混合推荐算法。通过图模型,建立物品与物品、用户与用户、物品与用户的关系图,通过融合相似关联度得出推荐结果。
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