10个研究背景和意义示例,教你写计算机电子商务推荐系统论文

今天分享的是关于电子商务推荐系统的10篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到电子商务推荐系统等主题,本文能够帮助到你

基于专家决策算法的电子商务推荐系统研究

这是一篇关于电子商务推荐系统,专家决策算法,主流推荐策略,多Agent系统的论文, 主要内容为近年来，由于计算机网络技术的迅速发展，借助电子商务平台的交易方式已逐步融入到人们的生活当中，电子商务的兴起在很大程度上改变了人们对于传统商务行为的认识。由于信息处理技术的发展以及客户对于商品需求的不断变更，电子商务推荐系统在最初的单一手工推荐方式的基础上逐步融入了信息检索、数据挖掘、人工智能等多种现代化技术手段，于是本文所研究的现代电子商务推荐应运而生。在目前广泛应用的电子商务推荐系统中，系统通过分析顾客在本平台以往的浏览及购物历史，并结合顾客的实时需求来为其做出推荐选择。电子商务推荐系统根据其各自的应用领域来选用相应的推荐算法，然而，在目前主流的推荐算法当中都普遍存在着两点不足。第一，对于用户不经常购买的商品，推荐系统无法获得足够的客户信息，包括客户购买记录、客户评价、客户兴趣偏好等，这样，就不足以支持传统推荐算法的实现；第二，对于定期推出更新的高科技产品，网络上的资料非常有限，缺乏足够专业知识的顾客在面对大量的科技含量较高的商品时，会显得无所适从，难以给出准确的需求描述，这也就给其选择商品带来了一定的难度。针对上文提出的现代电子商务推荐系统中存在的两个不足之处，本文提出了基于专家决策算法的电子商务推荐系统模型，该模型基于多Agent系统来建立。运用该模型，可以有效的解决上述问题。本文深入研究了Agent系统的理论知识，包括FIPA规范标准、Agent间的通信机制和多Agent系统模式设计等。随后本文对当前广泛应用于电子商务推荐系统中的三种主流推荐策略进行了较为详细的分析，包括分析其各自的基本概念、算法流程以及各自的优缺点和适用领域等。接下来文章提出了专家决策算法，并对其基本原理和算法流程做了比较详细的分析。最后，本文给出了系统的设计架构和部分结果展示。总的来说，本文通过对现代电子商务推荐系统的深入研究，针对其实际应用的空缺之处，提出了应用于特定领域的专家决策算法推荐模型，研究成果主要有以下几点： 1.完成了对当前主流推荐算法的深入研究工作。分析了当前应用广泛的三大主流推荐策略：基于关联规则的推荐、基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。深入研究了它们的理论基础、算法流程以及各自的优缺点，为下一步提出专家决策算法推荐模型做了铺垫。 2.完成了专家决策算法推荐模型的设计与实现工作。本文详细分析了专家决策推荐算法模型的设计流程，完成了该模型的专家知识分析模块和专家推荐决策模块的设计，并初步实现了该算法。 3.完成了一套基于JADE平台的多Agent系统设计工作。将专家决策算法与多Agent系统相结合，从而在JADE平台上完成了基于专家决策算法的多Agent推荐系统的初步实现。本文在研究中提出的创新点是：提出了一种应用于电子商务推荐领域的基于多Agent系统的专家决策推荐算法模型。本文通过对电子商务推荐系统实际应用的研究，针对该领域应用的空白之处，专门提出并设计了一种特定应用的推荐算法——专家决策推荐算法。该算法比较适用于对科技含量较高且用户不经常购买的商品进行推荐。

基于CF的个性化电子商务推荐系统研究

这是一篇关于数据仓库,数据挖掘,电子商务推荐系统,协同过滤,面向客户的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,网络用户剧增。电子商务也越来越受到企业和消费者的青睐。电子商务推荐技术作为电子商务中的重要技术,模仿销售员向客户推荐客户偏好度较高的产品。如何提高电子商务推荐系统的推荐质量,目前已成为专家学者们研究的热点。本文将数据仓库技术应用到电子商务体系构建中,介绍了web环境下进行会话识别、客户识别、路径辨别、数据清理、数据集成、数据装载等技术,为电子商务数据挖掘提供规范的数据。同时本文在关联规则、协同过滤等技术的基础上设计了个性化的推荐系统。根据客户特点,将客户进行分类,并根据客户不同的分类,采取不同的模式挖掘算法。提出基于内容的跟踪树算法、基于关联规则的协同过滤,并引入分区的理念,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。最后,对算法进行了分析。

基于CF的个性化电子商务推荐系统研究

Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

这是一篇关于Web使用挖掘,电子商务推荐系统,数据预处理,序列模式的论文, 主要内容为电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以Web日志文件格式存储于Web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究Web使用挖掘,因为可以通过Web使用挖掘了解到用户的浏览行为模式,而这恰恰是电子商务推荐系统成败的关键。Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web日志文件上的应用,其目的是从中获取有价值的信息为电子商务推荐系统所用。本文首先提出了一个电子商务推荐系统的体系结构,然后详细讲解了该系统中各个模块的构造、功能以及如何相互协作从而最终完成推荐任务。并着重研究了数据预处理和序列模式挖掘的实现。数据预处理是Web使用挖掘过程中关键一步,其处理结果的质量直接影响后续步骤比如事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘等的效果。提出了数据预处理算法USIA,不但在一次处理过程中可以识别出用户和会话,而且实验证明其处理效率较高而且识别准确。为了满足关联规则和序列模式挖掘的需要,提出了一个简洁但是高效的算法Predictor。经第一阶段实验检验基本满足了页面实时推荐的需要,而且该算法同时实现了数据的增量挖掘。所有实验数据完全为实际网站Web日志数据,非模拟生成,进一步保证了实验结果的准确性和可靠性。

基于用户网络消费心理的推荐方法研究——以本地团购网络为例

这是一篇关于电子商务推荐系统,网络消费心理模型,贝叶斯网络,聚类技术的论文, 主要内容为信息技术的不断发展与进步促进了以互联网为渠道的在线购物产业茁壮成长,与此同时,电商网站商品种类与数目的日益膨胀也产生了“信息过载”问题。相关研究认为:使用推荐系统对用户行为信息进行搜集并主动智能地向用户进行满足其需求与兴趣的商品推荐可以有效解决“信息过载”问题。随着对推荐系统相关领域的研究深入,优秀的电商推荐系统不单要求其具有良好的推荐精度,还要能帮助用户开阔其眼界,在改进用户体验的同时进一步提升电商平台利润。而建立用户模型的方式可以更加表现用户其真实需求及意愿继而帮助电子商务推荐系统提高推荐质量。随着当今社会消费者生活水平及消费能力的提高,消费者不仅单纯关注商品的使用价值,更加关注商品对其内在心理需求的满足。如何根据不同用户具备的消费行为及心理特征从而对其个性化的制定相关营销方案,是当今电商企业经营所面临的一个重要发展问题。考虑到用户消费心理是其进行消费决策的重要性基础因素,本文在已有消费心理学的研究基础上选取更具人文关怀的视角,将用户网络消费心理引入电子商务推荐系统,建立用户网络消费心理模型并与现有推荐技术结合,研究本地团购网络环境下基于用户网络消费心理的推荐方法。首先,考虑到电商推荐研究中常以对用户构建其特征或偏好模型的方式分析其规律。因此,本文以网络消费心理为视角分析商品属性与用户消费心理之间的关系,继而利用贝叶斯网络技术建立用户网络消费心理模型。其次,根据用户网络消费心理模型,利用贝叶斯网络推理技术,提出一种适用于单个用户基于其网络消费心理模型的推荐方法。再次,对适用于单个用户基于其网络消费心理模型的推荐方法进行改进,结合聚类技术,提出一种基于核心用户网络消费心理模型的群体推荐方法。最后,设计实验,对本文所提出推荐方法其推荐结果预测准确度及用户满意度进行实验验证与分析。

基于专家决策算法的电子商务推荐系统研究

协同过滤在电子商务推荐系统中的应用研究

这是一篇关于电子商务,协同过滤,电子商务推荐系统,算法的论文, 主要内容为随着网络技术的不断发展，电子商务网站越来越受到重视。它作为企业对外的一个门户或经营场所，如何有效地提高其产品的吸引力、获得尽可能多的效益，成为关键问题。向用户进行个性化的产品推荐是一个非常有效的方法。协同过滤是目前在电子商务推荐系统中应用较为成功的个性化推荐技术。但是，当系统规模(用户数量、产品种类)很大时，推荐系统中的协同过滤技术面临着严峻的挑战。为了迎接这种挑战，提高推荐系统的推荐质量和实时性，目前国内外进行了较多的研究，其成果也在实际中得到了一定的应用。论文全面介绍了电子商务推荐系统及其典型的实现技术、协同过滤及已有协同过滤算法的两个方向。着重分析了协同过滤在推荐系统中应用时所面临的问题，以及现有的解决方法。通过对基于项和基于用户的协同过滤算法的比较与分析，提出了一个基于项的协同过滤改进算法。对改进算法进行了详细的理论分析，阐述其可行性；给出了改进算法在标准数据集上的实验结果，并对改进算法与原算法进行了相关性能的比较分析。最后，对本文研究进行了全面总结，指出存在的不足，展望了未来进一步研究的方向。

基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统研究

这是一篇关于电子商务推荐系统,离群数据挖掘,Web挖掘,离群程度模型,协同过滤方法的论文, 主要内容为随着计算机与网络技术的高速发展，电子商务以其网络化、全球化、成本低廉、方便快捷、交易透明等优点逐步发展成为成熟的商业模式。为了能从电子商务平台的海量数据中挖掘潜在的、有价值的信息，将数据挖掘的技术方法应用到电子商务平台中就成为必然趋势。同时，以分析客户的个人偏好和消费习惯为途径向客户推荐商品信息的电子商务推荐系统也逐渐发展成为电子商务平台的一项重要功能。目前大多数推荐系统是以多数的相似的客户行为作为主要推荐依据，未对那些少数的却具有一定意义的偏离数据引起重视，因而不足以反映客户行为中潜在的有用信息，同时忽略了商家在经营或销售过程中的关键细节，导致客户所获得的推荐信息不够准确，最终影响客户的购买意愿和商家的销售业绩。针对这一管理问题，本文在以下几个方面做了研究和设计工作：对电子商务推荐系统的发展现状、主要理论与技术进行深入细致的研究，详细阐述了电子商务推荐系统未来的发展方向；在离群数据挖掘现有理论与技术的基础上，提出了面向Web环境的离群数据挖掘的主要内容，特别是面向电子商务的离群数据挖掘的现实意义和应用前景；设计了基于离群数据挖掘的电子商务推荐系统框架，同时建立了基于离群程度的电子商务推荐模型，并对模型进行了优化，最后通过Matlab编程对传统协同过滤方法和本文所设计的模型进行了实验分析与比较研究。实验发现，在基于传统协同过滤方法的三种相似度计算方法中，采用修正的余弦相似度的方法是最优的，对本文所设计的基于离群程度模型和基于优化的离群程度模型的实验结果及其比较分析表明，基于优化的离群程度模型具有较传统方法更优的推荐效果。从理论上来说，本次研究为电子商务推荐系统研发开拓了新思路，为离群数据挖掘及其技术提供了新导向；从管理实践的角度，基于优化离群程度模型的电子商务推荐系统能够为客户提供更准确的人性化信息，有效提高推荐质量，优化用户体验，从而促进消费行为，建立客户和商家之间的长期稳定关系，提高客户的满意度和忠诚度，为商家创造潜在效益。