針對(duì)紡織印染行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)需要,以及印染樣品種類(lèi)多,屬性復(fù)雜等難題,本文以某印染股份有限公司的具體項(xiàng)目為背景,運(yùn)用“互聯(lián)網(wǎng)+智慧營(yíng)銷(xiāo)”技術(shù),在對(duì)公司和相關(guān)行業(yè)現(xiàn)狀以及需求分析的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套紡織印染樣品數(shù)字展廳及推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)提高了公司的營(yíng)銷(xiāo)質(zhì)量和效率,提升了整體服務(wù)水平,降低了營(yíng)銷(xiāo)成本。本文首先分析了該行業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)現(xiàn)狀和公司需求,針對(duì)印染品種類(lèi)繁多、樣品面料的屬性參數(shù)復(fù)雜、專(zhuān)業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn),為達(dá)到較好的推薦質(zhì)量,保護(hù)營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)員客戶資源和客戶隱私,本文提出了一種基于客戶星級(jí)評(píng)價(jià)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。首先,算法選取客戶對(duì)樣品面料信息的星級(jí)評(píng)價(jià)值和客戶個(gè)體屬性作為參數(shù),創(chuàng)建“客戶-評(píng)分”矩陣,通過(guò)該矩陣計(jì)算客戶間的相似度,選取相似度較高的幾個(gè)客戶作為待推薦客戶的鄰居。然后,以相似度作為權(quán)重,通過(guò)加權(quán)平均法計(jì)算鄰居客戶對(duì)不同樣品面料的具體推薦值,選取評(píng)分值最高的幾個(gè)樣品面料推薦給客戶;本文還設(shè)計(jì)了相關(guān)策略,解決了客戶對(duì)樣品面料星級(jí)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)稀疏性的問(wèn)題,以提高算法的效率。系統(tǒng)在推薦過(guò)程中,利用了公司整體客戶對(duì)面料的統(tǒng)計(jì)信息,且使用具體業(yè)務(wù)員營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)加以輔助,從而實(shí)現(xiàn)了知識(shí)和信息的共享,又保... 

【文章來(lái)源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

服務(wù)器SpringMVC設(shè)計(jì)模式圖

客戶王某某的展廳結(jié)果顯示圖

圖 4-5 客戶評(píng)價(jià)圖圖中，第四列的評(píng)級(jí)是客戶的星級(jí)評(píng)價(jià)，評(píng)級(jí)為 1-5 的整數(shù)值，數(shù)值越大，說(shuō)明客戶對(duì)該樣品面料越滿意，反之則說(shuō)明客戶對(duì)該樣品面料越不滿意。第五列的評(píng)價(jià)內(nèi)容是用來(lái)記錄客戶對(duì)樣品面料的文字評(píng)價(jià)信息，最后一列的瀏覽次數(shù)是記錄客戶點(diǎn)擊樣品面料詳情的次數(shù)，瀏覽次數(shù)越多，說(shuō)明客戶對(duì)該樣品面料的考

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]軟件系統(tǒng)性能測(cè)試方法及流程規(guī)劃[J]. 孫婷,蘆英明,陳中偉.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2018(01)
[2]基于知識(shí)圖譜及案例推理的MOOC資源推薦算法研究[J]. 門(mén)瑞,楊芳萍.  隴東學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(01)
[3]基于主題分組與隨機(jī)游走的App推薦算法[J]. 趙海燕,張健,曹健.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(08)
[4]個(gè)性化新書(shū)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 謝發(fā)徽.  農(nóng)業(yè)圖書(shū)情報(bào)學(xué)刊. 2017(07)
[5]基于位置的高校圖書(shū)館館藏書(shū)目個(gè)性化推送系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 李莉,周霜菊.  圖書(shū)館理論與實(shí)踐. 2017(05)
[6]基于Bootstrap的農(nóng)業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 沈晶晶,張偉.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2017(04)
[7]基于用戶行為特征的動(dòng)態(tài)權(quán)重混合推薦算法[J]. 劉沛文,陳華鋒.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(04)
[8]基于廣義高斯分布的貝葉斯概率矩陣分解方法[J]. 燕彩蓉,張青龍,趙雪,黃永鋒.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(12)
[9]展廳設(shè)計(jì)的數(shù)字化進(jìn)程[J]. 葉淑華.  現(xiàn)代職業(yè)教育. 2016(20)
[10]協(xié)同過(guò)濾推薦算法在e-Learning系統(tǒng)中的改進(jìn)與應(yīng)用[J]. 宋波,高潔,吳鵬.  山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(04)

博士論文
[1]農(nóng)民現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育個(gè)性化學(xué)習(xí)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙繼春.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 2016

碩士論文
[1]基于智能個(gè)性化推薦的中小學(xué)教育資源原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 董敏.中央民族大學(xué) 2017
[2]基于家居裝飾系統(tǒng)的方案推薦算法研究與應(yīng)用[D]. 任鈞.電子科技大學(xué) 2017
[3]基于B/S框架的中小學(xué)校園安全管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 周偉賓.吉林大學(xué) 2016
[4]智慧展廳的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)與研究[D]. 李超.東華大學(xué) 2016
[5]電子商務(wù)協(xié)同過(guò)濾推薦算法的優(yōu)化研究[D]. 王海燕.河北工程大學(xué) 2016
[6]基于JQuery Mobile的公安系統(tǒng)微信公眾平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 郭濤.吉林大學(xué) 2015
[7]基于QTP的軟件自動(dòng)化測(cè)試框架的設(shè)計(jì)及應(yīng)用[D]. 歐潔.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（工程管理與信息技術(shù)學(xué)院） 2014
[8]基于在線評(píng)論的個(gè)性化推薦系統(tǒng)[D]. 李君.電子科技大學(xué) 2013
[9]一種網(wǎng)頁(yè)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 李德頎.北京郵電大學(xué) 2013
[10]統(tǒng)一身份認(rèn)證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 李立.電子科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3364535