隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展以及我國的電子商務(wù)的發(fā)展繁榮,網(wǎng)上購物已經(jīng)逐漸成為現(xiàn)代人日常生活購物的常用手段。而且我國一帶一路政策的逐漸深入,我國與其他國家的貿(mào)易往來必將更加密切,國外的產(chǎn)品逐漸進(jìn)入我國網(wǎng)購用戶的視野,被網(wǎng)購用戶逐漸接受并受到用戶的青睞�？缇畴娮由虅�(wù)在此大背景下發(fā)展迅速,具有跨境電子商務(wù)業(yè)務(wù)的企業(yè)在不斷增多,這些企業(yè)借助電子商務(wù)系統(tǒng)為終端消費(fèi)者提供商品。具有跨境特征的電子商務(wù)系統(tǒng)在運(yùn)營中的特征是常常需要引進(jìn)同類產(chǎn)品的不同產(chǎn)地、不同品牌的商品,使得系統(tǒng)中所提供的產(chǎn)品品類繁雜且單品量小,如何將新引進(jìn)的商品推薦給客戶是系統(tǒng)在運(yùn)營過程必須考慮的問題。本文以一個(gè)處在運(yùn)營初期且具有跨境特征的電子商務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)實(shí)際需求為研究背景開展推薦模型的研究,對減少消費(fèi)者搜索商品的時(shí)間并幫助消費(fèi)者購買到符合其心意的商品,提高用戶購物體驗(yàn),同時(shí)幫助企業(yè)提高網(wǎng)購客戶的黏度提高服務(wù)質(zhì)量,進(jìn)而提升系統(tǒng)運(yùn)營效率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在對相關(guān)理論進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了如何挖掘客戶需求,如何實(shí)現(xiàn)商品推薦的方法,研究發(fā)現(xiàn)目前推薦算法主要采用基于評分的協(xié)同過濾方法,由于用戶評分受到多種因素的影響,其在客觀性和可... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．１聚簇前后關(guān)聯(lián)規(guī)則變化示意圖??Ｆｉｇ．?３．１?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ?ｍｌｅｓ?ｂｅｆｏｒｅ?ａｎｄ?ａｆｔｅｒ?ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???找到甬戶所屬的??罔戶簇?＾??找到罔戶續(xù)對應(yīng)??的商品續(xù)??■對促柄戔品艮拒１??倉儲量和采購周??，?期洪１梂字，??？?４ｒ??優(yōu)先推薦倉儲量越??大．滯銷時(shí)間越??長．采噠固期越短??｜?的侄銷商品??圖３．６促銷環(huán)境下推薦流程圖??Ｆｉｇ．?３．６?Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｉｎ?ａ?ｐｒｏｍｏｔｉｏｎａｌ?ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ??３．?６?本章小結(jié)??本章首先對基于協(xié)同過濾的推薦算法的缺點(diǎn)進(jìn)行了分析，以及在跨境的特征下，冷??啟動(dòng)問題十分嚴(yán)重，是一個(gè)急需解決的問題。在分析了解了目前幾種常見的推薦算法的??基礎(chǔ)上，提出了基于相似度劃分的推薦模型。經(jīng)過分析得出，對數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度劃分聚??族后再進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘所得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則與不進(jìn)行相似度劃分聚簇直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)??則挖掘所得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則相比，前者得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)量更多，而且關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度更??高。在此前提下，比較了常用的聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對網(wǎng)購用戶的群體特征進(jìn)行分析，??網(wǎng)購用戶的各種屬性都會(huì)對用戶的購物選擇產(chǎn)生影響。因此，本章提出了通過對用戶的??購物數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度計(jì)算，對用戶以及商品進(jìn)行聚簇的相似度劃分聚簇方法。而且新用??戶和新商品通過計(jì)算與形成的用戶簇和商品簇的相似度，將新用戶和新商品進(jìn)行歸屬，??解決了推薦算法中的冷啟動(dòng)問題。在對網(wǎng)購用戶和商品聚簇的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則??的挖掘，利用得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則向用戶進(jìn)行推薦，并通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證了先對數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度??聚簇再進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，所得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)量上和強(qiáng)度上都有一定的提高。最??后，分別在冷啟動(dòng)環(huán)境下、常規(guī)環(huán)境下和

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???為：？［用戶３｝：?｛Ｓ（Ｒｙｏ）營潤修護(hù)洗發(fā)水｝，｛用戶１４｝：?｛ＶＡＮＳ低幫情侶板鞋｝，｛用戶??２３｝：?｛任天堂（Ｎｉｎｔｅｎｄｏ）?Ｓｗｉｔｃｈ?ＮＳ掌上游戲機(jī)｝，確定的二個(gè)初始用戶族與初始商品??族示意圖如圖４．５所示，圖中對用戶、商品以及購買行為進(jìn)行了表示。??（平一ｖ?＇Ｉ?＇予一Ｓ丨??＼人?Ｔ發(fā)水丨＼入??＼用戶３?用戶１４?Ｊ??—、Ｓｗｉｔｃｈ?ＮＳ??＼用戶２３?／??圖４．５初始用戶簇與商品簇示意圖??Ｆｉｇ．?４．５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｉｎｉｔｉａｌ?ｕｓｅｒ?ｃｌｕｓｔｅｒ?ａｎｄ?ｃｏｍｍｏｄｉｔｙ?ｃｌｕｓｔｅｒ??將圖４．４中每件商品轉(zhuǎn)換為各自所屬的商品小類，則圖４．４中商品可以歸納為：紅??酒類、蜂蜜／茶類、美妝彩護(hù)類、＃嬰類、服飾類、服裝配飾類、鞋靴類、保健食品類、??餅干蛋糕類、糖果／巧克力類、休閑食品類、沖調(diào)食品類、圖書類、電腦配件類、文具類、??衣物清潔類、紙品濕巾類以及影音娛樂類。其他用戶所購買的商品集合分別計(jì)算與初始??商品類的相似度，即Ｊａｃｃａｒｄ距離。??根據(jù)第三章提出的基于相似度的聚簇算法，首先計(jì)算購買商品種類個(gè)數(shù)為２的用戶??２、用戶１３、用戶１５、用戶１６、用戶１７、用戶１９、用戶２０所購買的商品與圖４．５中三??個(gè)初始簇商品簇的相似度，經(jīng)計(jì)算，這些用戶與初始商品簇的Ｊａｃｃａｒｄ距離均為０，所以??這些用戶所購買的商品成為新的商品簇，這些用戶也成為了新的用戶簇。此時(shí)初始商品??簇與初始用戶簇的結(jié)果為：｛用戶３｝：?？（呂（Ｒｙｏ）營潤修護(hù)洗發(fā)水｝，｛用戶１４｝：?｛ＶＡＮＳ??低幫情

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]跨境電商平臺消費(fèi)者購買意愿的影響因素研究[J]. 尹冬梅.  中國商論. 2020(08)
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[4]融合社交關(guān)系與時(shí)間因素的主題模型推薦算法[J]. 高茂庭,王吉.  計(jì)算機(jī)工程. 2020(03)
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[6]基于大數(shù)據(jù)的中小型電商企業(yè)精準(zhǔn)營銷研究[J]. 徐濤.  中國商論. 2020(04)
[7]基于模糊感知的社交網(wǎng)絡(luò)融合性智能推薦算法[J]. 柯建波,陸興華.  信息技術(shù). 2020(02)
[8]基于改進(jìn)用戶屬性評分的協(xié)同過濾算法[J]. 董躍華,朱純煜.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020(02)
[9]緩解數(shù)據(jù)稀疏問題的協(xié)同過濾混合填充算法[J]. 任永功,王思雨,張志鵬.  模式識別與人工智能. 2020(02)
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博士論文
[1]面向電商網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與評價(jià)的AEU多維視覺營銷績效模型研究[D]. 張帆.浙江大學(xué) 2018

碩士論文
[1]基于用戶屬性與用戶偏好的個(gè)性化推薦算法研究[D]. 楊莉.重慶師范大學(xué) 2019
[2]基于聚類和用戶偏好的協(xié)同過濾算法的研究[D]. 李淑敏.燕山大學(xué) 2019
[3]基于工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺的TFT-LCD不良現(xiàn)象的分析[D]. 柴棟.北京工業(yè)大學(xué) 2018
[4]中國跨境電商在泰國的發(fā)展[D]. 陳明明（Sunadda Tantiboonchu）.南京大學(xué) 2018
[5]電商網(wǎng)頁UI視覺設(shè)計(jì)研究[D]. 周天姿.湖北美術(shù)學(xué)院 2018
[6]電商購物網(wǎng)站UI藝術(shù)設(shè)計(jì)研究[D]. 馬驍.河北大學(xué) 2016
[7]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 孫世文.吉林大學(xué) 2015



本文編號：3475562