本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)電子商務(wù)用戶興趣建模及個(gè)性化推薦方法研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代電子商務(wù)大規(guī)模發(fā)展,人們傳統(tǒng)的購物方式很多從線下轉(zhuǎn)移到了線上,電子商務(wù)的產(chǎn)生給人們的購物帶來了更加便捷、實(shí)惠的體驗(yàn),網(wǎng)購模式已經(jīng)成為人們普遍接受而且盛行的新型消費(fèi)模式。在十幾年的發(fā)展中,電子商務(wù)規(guī)模逐步擴(kuò)大,各種電商平臺(tái)、第三方商家急劇增長,電子商務(wù)平臺(tái)出現(xiàn)信息過載的趨勢。人們?nèi)绾卧诤Ａ康男畔⒅姓业阶约旱男枨蟪蔀殡娮由虅?wù)領(lǐng)域急需研究解決的問題,這種問題在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)熱潮的到來顯得尤為突出。由于移動(dòng)終端的特殊性以及位置情境對(duì)用戶消費(fèi)的影響,移動(dòng)電子商務(wù)信息過載的問題顯得更加突出。一個(gè)好的個(gè)性化推薦方法能讓用戶在海量的信息中精準(zhǔn)的找到需求項(xiàng)目,從而增強(qiáng)用戶對(duì)平臺(tái)的滿意度和粘性,也給商家?guī)砹烁嗟匿N售利潤,實(shí)現(xiàn)用戶、平臺(tái)和商家的共贏。由于移動(dòng)商務(wù)的特殊性,為更好的滿足用戶需求,基于情境位置的移動(dòng)電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)推薦方法的研究必不可少。本文首先對(duì)傳統(tǒng)pc端的電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)推薦方法進(jìn)行了論述,描述了電子商務(wù)個(gè)性化推薦的基本理論和整體框架,介紹了常用的個(gè)性化推薦方法、個(gè)性化推薦方法在電子商務(wù)中所起的作用等,基于此,在總結(jié)了移動(dòng)電子商務(wù)的特點(diǎn)之后,對(duì)移動(dòng)電子商務(wù)下的個(gè)性化服務(wù)推薦算法的要求進(jìn)行了明確說明。其次,為了更好的研究移動(dòng)環(huán)境下的個(gè)性化推薦方法,文章對(duì)移動(dòng)環(huán)境下的用戶行為進(jìn)行了研究與建模,在分析了移動(dòng)環(huán)境下用戶購買行為的影響因素以及常見的用戶模型構(gòu)建方法之后,結(jié)合常見的二維建模方法,用戶-項(xiàng)目矩陣的用戶建模方法,提出了“位置-用戶-項(xiàng)目”三維空間的移動(dòng)用戶模型,即基于移動(dòng)電子商務(wù)的用戶興趣模型S-U-I模型,該模型加入了位置情境維度,空間中的每個(gè)點(diǎn)表示在該位置情境下用戶對(duì)項(xiàng)目的興趣。在這個(gè)模型基礎(chǔ)上,通過雙重過濾推薦的方法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦,即首先進(jìn)行位置情境過濾,找出與當(dāng)前位置情境相似的歷史位置情境中發(fā)生的業(yè)務(wù)項(xiàng),將此業(yè)務(wù)項(xiàng)作為推薦庫,然后基于此推薦庫實(shí)現(xiàn)用戶興趣過濾,找出推薦庫中用戶感興趣的項(xiàng)目,按興趣度將這些項(xiàng)目從高到低進(jìn)行排序,取前N項(xiàng)作為最終結(jié)果推薦給用戶。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F724.6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1165139