電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)論文范文
論文摘要：隨著(zhù)電子商務(wù)的不斷深入發(fā)展，電子商務(wù)推薦系統的應用更加廣泛。文章主要介紹了目前應用較廣的幾種電子商務(wù)推薦系統中的推薦技術(shù)，并對這幾種推薦技術(shù)存在的問(wèn)題進(jìn)行了分析。
論文關(guān)鍵詞：電子商務(wù) 推薦系統 推薦技術(shù)
一、引言
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )的廣泛普及，電子商務(wù)對傳統的商貿活動(dòng)產(chǎn)生了革命性的變化，產(chǎn)生從以商品為中心到以客戶(hù)為中心的商業(yè)模式的轉變。新的商業(yè)環(huán)境在為企業(yè)提供新的商機的同時(shí)，也對企業(yè)提出了新的挑戰。圍繞客戶(hù)進(jìn)行服務(wù)，為客戶(hù)提供所需要的商品，所以對每個(gè)客戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)已經(jīng)成為必要。而電子商務(wù)推薦系統成為解決問(wèn)題的重要途徑。本文研究了電子商務(wù)推薦系統中的各類(lèi)推薦技術(shù)。
二、電子商務(wù)推薦系統
電子商務(wù)推薦系統定義為：利用電子商務(wù)網(wǎng)站向用戶(hù)提供商品信息和建議，幫助客戶(hù)決定應該購買(mǎi)什么產(chǎn)品，模擬銷(xiāo)售人員幫助客戶(hù)完成購買(mǎi)過(guò)程。它是一個(gè)基于客戶(hù)網(wǎng)上購物的以商品為推薦對象的個(gè)性化推薦系統，為客戶(hù)推薦符合其興趣愛(ài)好的商品。分析客戶(hù)的消費偏向，向每個(gè)客戶(hù)具有針對性地推薦的產(chǎn)品，幫助客戶(hù)從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。電子商務(wù)推薦系統在幫助了客戶(hù)的同時(shí)也提高了客戶(hù)對商務(wù)活動(dòng)的滿(mǎn)意度，從而換來(lái)對電子商務(wù)站點(diǎn)的進(jìn)一步支持。
電子商務(wù)推薦系統主要起到了三個(gè)方面的作用：首先，極大地增加了客戶(hù)，可以把網(wǎng)站的瀏覽者轉變?yōu)橘徺I(mǎi)者，提高主動(dòng)性;其次，可以提高網(wǎng)站相關(guān)系列產(chǎn)品的連帶銷(xiāo)售能力;最后，可以提高、維持客戶(hù)對網(wǎng)站的滿(mǎn)意度和信任度。
電子商務(wù)推薦系統具有良好的發(fā)展和應用前景。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，電子商務(wù)推薦系統能有效保留客戶(hù)，提高電子商務(wù)網(wǎng)站系統能大大提高企業(yè)的銷(xiāo)售額。成功的電子商務(wù)推薦系統將會(huì )產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益和社會(huì )效應。
三、電子商務(wù)推薦技術(shù)
目前，電子商務(wù)推薦系統中使用的主要推薦技術(shù)有基于內容推薦，協(xié)同過(guò)濾推薦，基于知識推薦，基于效用推薦，基于關(guān)聯(lián)規則推薦，混合推薦等等。
1.基于內容的推薦。
它是信息過(guò)濾技術(shù)的延續與發(fā)展，項目或對象通過(guò)相關(guān)特征的屬性來(lái)定義，系統基于商品信息， 包括商品的屬性及商品之間的相關(guān)性和客戶(hù)的喜好來(lái)向其推薦�；谏唐穼傩灾饕腔诋a(chǎn)品的屬性特征模型推薦。
內容推薦技術(shù)分析商品的屬性及其相關(guān)性可以脫機進(jìn)行，因而推薦響應時(shí)間快。缺點(diǎn)是難以區分商品信息的品質(zhì)和風(fēng)格，而且不能為用戶(hù)發(fā)現新的感興趣的商品，只能發(fā)現和用戶(hù)已有興趣相似的商品。
2.協(xié)同過(guò)濾推薦。
協(xié)同過(guò)濾推薦是目前研究最多、應用最廣的電子商務(wù)推薦技術(shù)。它基于鄰居客戶(hù)的資料得到目標客戶(hù)的推薦，推薦的個(gè)性化程度高。利用客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)信息，通過(guò)客戶(hù)群的相似性進(jìn)行內容推薦，不依賴(lài)于內容僅依賴(lài)于用戶(hù)之間的相互推薦，避免了內容過(guò)濾的不足，保證信息推薦的質(zhì)量。
協(xié)同過(guò)濾推薦優(yōu)點(diǎn)有:能為用戶(hù)發(fā)現新的感興趣的商品;不需要考慮商品的特征，任何形式的商品都可以推薦。缺點(diǎn)是:稀疏性問(wèn)題，用戶(hù)對商品的評價(jià)矩陣非常稀疏;可擴展性問(wèn)題，隨著(zhù)系統用戶(hù)和商品的增多，系統的性能會(huì )越來(lái)越低;冷啟動(dòng)問(wèn)題，如果從來(lái)沒(méi)有用戶(hù)對某一商品加以評價(jià)，則這個(gè)商品就不可能被推薦。
3.基于知識的推薦。
在某種程度上可以看成是一種推理技術(shù)，各個(gè)方法因所用的知識不同而有明顯區別�；谥R的推薦提出了功能知識的概念。簡(jiǎn)單的說(shuō)，功能知識是關(guān)于某個(gè)項目如何滿(mǎn)足某個(gè)特定客戶(hù)的知識，它能解釋需要和推薦之間的關(guān)系。在基于知識的推薦看來(lái)，客戶(hù)資料可以是任何能支持推理的知識結構，并非一定是用戶(hù)的需要和偏好。
4.基于效用的推薦。
它是根據對客戶(hù)使用項目的效用進(jìn)行計算的，核心問(wèn)題是如何為每個(gè)客戶(hù)創(chuàng )建效用函數，并考慮非產(chǎn)品屬性，如提供商的可靠性和產(chǎn)品的可用性等。它的優(yōu)點(diǎn)是能在效用函數中考慮非產(chǎn)品因素。效用函數通過(guò)交互讓用戶(hù)指定影響因素及其權重對于大多數用戶(hù)而言是極其繁瑣的事情，因而限制了該技術(shù)的應用。
5.基于關(guān)聯(lián)規則的推薦
系統往往利用實(shí)際交易數據作為數據源，它符合數據源的通用性要求，以關(guān)聯(lián)規則為基礎，把已購商品作為規則頭，推薦對象作為規則體，其中關(guān)聯(lián)規則的發(fā)現最關(guān)鍵且最耗時(shí)，但可以離線(xiàn)進(jìn)行。其特點(diǎn)是實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)潔，推薦效果良好，并能動(dòng)態(tài)地把客戶(hù)興趣變化反映到推薦結果中。
6.混合推薦技術(shù)。
混合推薦系統整合兩種或更多推薦技術(shù)以取得更好的實(shí)際效果。最常見(jiàn)的做法是將協(xié)同過(guò)濾推薦技術(shù)與其它某一種推薦技術(shù)相結合。例如，結合基于協(xié)同過(guò)濾和基于內容推薦這兩種推薦技術(shù)，盡量利用它們的優(yōu)點(diǎn)而避免其缺點(diǎn)，提高推薦系統的性能和推薦質(zhì)量。比如，為了克服協(xié)同過(guò)濾的稀疏性問(wèn)題，可以利用用戶(hù)瀏覽過(guò)的商品預期用戶(hù)對其他商品的評價(jià)，這樣可以增加商品評價(jià)的密度，利用這些評價(jià)再進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾，從而提高協(xié)同過(guò)濾的性能。
四、總結
電子商務(wù)推薦系統，一方面有助于電子商務(wù)網(wǎng)站內容和結構自適應性的實(shí)現，另一方面在幫助客戶(hù)快速定位感興趣的商品的同時(shí)也為企業(yè)實(shí)現了增值。電子商務(wù)推薦系統作為有利的分析工具和促銷(xiāo)手段，已成為電子商務(wù)網(wǎng)站的競爭工具，必將獲得廣泛的應用和發(fā)展。本文對電子商務(wù)推薦系統進(jìn)行了介紹，并對推薦技術(shù)進(jìn)行了概述。目前國內的電子商務(wù)網(wǎng)站在這方面的實(shí)踐處在快速發(fā)展的階段，因此還需要繼續研究出更智能、更優(yōu)化的電子商務(wù)推薦技術(shù)。
參考文獻：
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