隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的發(fā)展,大眾信息數(shù)量成爆炸式增加。特別是手機(jī)的發(fā)展,促使每個(gè)人都離不開手機(jī),例如手機(jī)上的購(gòu)物平臺(tái),使得使用者隨時(shí)隨地都可以上網(wǎng)購(gòu)物。當(dāng)然也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。那么,在電商平臺(tái)上數(shù)量眾多且稀疏性的數(shù)據(jù)中發(fā)掘具有價(jià)值的數(shù)據(jù),顯得尤為重要。推薦系統(tǒng)對(duì)分析電商平臺(tái)數(shù)據(jù)的有效性和合理利用具有非常顯著的優(yōu)勢(shì)�，F(xiàn)在的推薦系統(tǒng)逐漸趨于成熟,但這些系統(tǒng)都是著力解決關(guān)于熱門商品的推薦,而忽視了冷門商品的推薦。整個(gè)商務(wù)平臺(tái)的商品類型分為熱門商品和冷門商品,冷門商品雖然具體的商品用戶少,但是總的購(gòu)買數(shù)量卻可以和熱門商品的購(gòu)買量大致相當(dāng)。同時(shí)由于冷門商品不可能直接陳列在電商平臺(tái)主要的推薦頁(yè)面上,導(dǎo)致了針對(duì)冷門商品的個(gè)性化推薦必不可少。首先,本文對(duì)冷門商品進(jìn)行一個(gè)總結(jié)性介紹,包括冷門商品的概念,冷門商品具有的特點(diǎn),以及針對(duì)冷門商品的推薦系統(tǒng)應(yīng)該具有的特性。只有對(duì)冷門商品進(jìn)行徹底的深入分析和研究,才能使得改進(jìn)后的推薦系統(tǒng)具有較強(qiáng)的針對(duì)性。然后,將現(xiàn)在電子商品平臺(tái)常用的一些推薦系統(tǒng)做了簡(jiǎn)單介紹,特別是協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng),并且比較了不同類型協(xié)同過(guò)濾算法的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,提出聚類分析將用戶進(jìn)行分類和基于物品的協(xié)同過(guò)濾... 

【文章來(lái)源】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：44 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

長(zhǎng)尾現(xiàn)象

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]淺析大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)發(fā)展的新特征[J]. 胡艷輝.  改革與戰(zhàn)略. 2016(01)
[3]電子商務(wù)中長(zhǎng)尾物品推薦方法[J]. 馮媛媛,王曉東,姚宇.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(S2)
[4]基于大數(shù)據(jù)背景下的電子商務(wù)模式的創(chuàng)新[J]. 高小東.  電子商務(wù). 2015(11)
[5]淺析大數(shù)據(jù)處理對(duì)電子商務(wù)的影響[J]. 屈志強(qiáng),喬靜.  中國(guó)商論. 2015(16)
[6]大數(shù)據(jù)環(huán)境下的推薦系統(tǒng)[J]. 孟祥武,紀(jì)威宇,張玉潔.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
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[9]電子商務(wù)流通渠道模式創(chuàng)新與優(yōu)化[J]. 洪濤.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2013(Z1)
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博士論文
[1]協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題研究[D]. 孫小華.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于大規(guī)模電商數(shù)據(jù)的用戶消費(fèi)行為分析方法研究[D]. 顧海斌.吉林大學(xué) 2016
[2]基于大數(shù)據(jù)分析的推薦系統(tǒng)研究[D]. 房璐璐.北京郵電大學(xué) 2015
[3]基于用戶消費(fèi)行為的移動(dòng)業(yè)務(wù)推薦[D]. 田穎.華中科技大學(xué) 2013
[4]基于用戶特征模型和興趣度的協(xié)同過(guò)濾研究[D]. 魯城華.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 2012
[5]電子商務(wù)推薦系統(tǒng)核心技術(shù)研究[D]. 青海.北京工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3239905