本文關(guān)鍵詞：基于協(xié)同過濾推薦的葡萄酒電商平臺(tái)研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展,大型綜合類購物網(wǎng)站不斷壯大,各類細(xì)分領(lǐng)域購物網(wǎng)站也蓬勃式發(fā)展。葡萄酒電商領(lǐng)域受風(fēng)投關(guān)注不斷發(fā)力,競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,問題也愈顯突出;隨著商品數(shù)量的不斷增加,用戶從成千上萬商品中找到自己喜好的商品越來越費(fèi)時(shí)費(fèi)力。因此,本文構(gòu)建了一個(gè)滿足當(dāng)前需求的葡萄酒電商平臺(tái),通過發(fā)現(xiàn)用戶興趣為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦,提升用戶滿意度及網(wǎng)站競(jìng)爭(zhēng)力。在個(gè)性化推薦技術(shù)中,協(xié)同過濾推薦算法廣泛用于電子商務(wù)領(lǐng)域,但算法還存在諸多問題,因此本文針對(duì)該算法展開了研究。本文詳細(xì)分析了基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法,并對(duì)兩種算法優(yōu)缺點(diǎn)及存在的問題進(jìn)行比較,結(jié)合葡萄酒本身特性,選擇了基于用戶的協(xié)同過濾算法作為基礎(chǔ)進(jìn)行改進(jìn)。提出了融合項(xiàng)目屬性的協(xié)同過濾推薦算法,將傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中用戶項(xiàng)目評(píng)分與項(xiàng)目屬性相結(jié)合,在不增加用戶反饋評(píng)分基礎(chǔ)上,將用戶對(duì)項(xiàng)目粗粒度的評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)換為細(xì)粒度的用戶對(duì)項(xiàng)目屬性值評(píng)價(jià),后者相對(duì)前者在一定程度上降低了評(píng)分矩陣的稀疏度,且結(jié)構(gòu)更為穩(wěn)定。在此基礎(chǔ)上,計(jì)算用戶在不同屬性上的相似度,加權(quán)得到綜合相似度并預(yù)測(cè)評(píng)分。本文綜合考慮新項(xiàng)目加入時(shí)造成的冷啟動(dòng)問題,將加權(quán)用戶相似度預(yù)測(cè)評(píng)分與項(xiàng)目屬性相似度預(yù)測(cè)評(píng)分相結(jié)合為用戶進(jìn)行混合推薦。最后,通過爬蟲程序獲取某酒類銷售網(wǎng)站葡萄酒屬性、用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),整理得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。通過實(shí)驗(yàn)選擇有效的用戶相似性計(jì)算方法,并驗(yàn)證本文提出的算法的有效性。設(shè)計(jì)了一款以葡萄酒銷售為主的電商網(wǎng)站,構(gòu)建了滿足當(dāng)前業(yè)務(wù)需求的網(wǎng)站技術(shù)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了完備的前臺(tái)服務(wù)與后臺(tái)管理功能。針對(duì)網(wǎng)站需求定位具有區(qū)域性特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了某市一卡通“刮刮卡”支付方式,并接入了公共代繳費(fèi)功能,提高用戶對(duì)網(wǎng)站的忠誠度。
【關(guān)鍵詞】：葡萄酒電商平臺(tái) 協(xié)同過濾 項(xiàng)目屬性評(píng)分 加權(quán)相似度
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3;TP393.092
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-12
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要工作10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-12
• 2 理論基礎(chǔ)及軟件技術(shù)12-17
• 2.1 理論基礎(chǔ)12-15
• 2.2 軟件技術(shù)15-16
• 2.3 本章小結(jié)16-17
• 3 協(xié)同過濾推薦算法17-24
• 3.1 協(xié)同過濾算法工作原理和流程17-18
• 3.2 基于內(nèi)存的協(xié)同過濾推薦算法18-22
• 3.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾算法19-20
• 3.2.2 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法20-21
• 3.2.3 基于用戶和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法比較21-22
• 3.3 協(xié)同過濾推薦算法所面臨的問題22-23
• 3.4 本章小結(jié)23-24
• 4 融合項(xiàng)目屬性的協(xié)同過濾推薦算法24-36
• 4.1 算法基本思想24-25
• 4.1.1 算法基本假設(shè)24
• 4.1.2 算法基本流程24-25
• 4.2 融合項(xiàng)目屬性的協(xié)同過濾推薦模型25-30
• 4.2.1 用戶-項(xiàng)目屬性值評(píng)分矩陣25-28
• 4.2.2 基于用戶-項(xiàng)目屬性評(píng)分偏好預(yù)測(cè)28
• 4.2.3 加權(quán)預(yù)測(cè)評(píng)分28-30
• 4.3 數(shù)據(jù)集30-31
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)31-32
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析32-35
• 4.5.1 數(shù)據(jù)集分析32-33
• 4.5.2 三種用戶相似度計(jì)算模型的比較33-34
• 4.5.3 融合項(xiàng)目屬性的協(xié)同過濾與其他方法比較34-35
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果總結(jié)35
• 4.6 本章小結(jié)35-36
• 5 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)36-48
• 5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)36-40
• 5.1.1 網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計(jì)36-38
• 5.1.2 系統(tǒng)核心模塊38-40
• 5.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)40
• 5.2 支付系統(tǒng)40-44
• 5.2.1 支付系統(tǒng)通訊流程40-41
• 5.2.2 一卡通“刮刮卡”支付41-43
• 5.2.3 公共代繳費(fèi)43-44
• 5.3 通用模塊設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)加密44-46
• 5.3.1 通用模塊設(shè)計(jì)44-46
• 5.3.2 數(shù)據(jù)加密46
• 5.4 系統(tǒng)購物流程及界面46-47
• 5.5 本章小結(jié)47-48
• 6 總結(jié)和展望48-50
• 6.1 總結(jié)48
• 6.2 展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 致謝53-54
• 在讀期間公開發(fā)表論文（著）及科研情況54

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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8 高e，

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