信息技術(shù)的不斷發(fā)展與進步促進了以互聯(lián)網(wǎng)為渠道的在線購物產(chǎn)業(yè)茁壯成長,與此同時,電商網(wǎng)站商品種類與數(shù)目的日益膨脹也產(chǎn)生了“信息過載”問題。相關(guān)研究認為:使用推薦系統(tǒng)對用戶行為信息進行搜集并主動智能地向用戶進行滿足其需求與興趣的商品推薦可以有效解決“信息過載”問題。隨著對推薦系統(tǒng)相關(guān)領(lǐng)域的研究深入,優(yōu)秀的電商推薦系統(tǒng)不單要求其具有良好的推薦精度,還要能幫助用戶開闊其眼界,在改進用戶體驗的同時進一步提升電商平臺利潤。而建立用戶模型的方式可以更加表現(xiàn)用戶其真實需求及意愿繼而幫助電子商務(wù)推薦系統(tǒng)提高推薦質(zhì)量。隨著當今社會消費者生活水平及消費能力的提高,消費者不僅單純關(guān)注商品的使用價值,更加關(guān)注商品對其內(nèi)在心理需求的滿足。如何根據(jù)不同用戶具備的消費行為及心理特征從而對其個性化的制定相關(guān)營銷方案,是當今電商企業(yè)經(jīng)營所面臨的一個重要發(fā)展問題�？紤]到用戶消費心理是其進行消費決策的重要性基礎(chǔ)因素,本文在已有消費心理學的研究基礎(chǔ)上選取更具人文關(guān)懷的視角,將用戶網(wǎng)絡(luò)消費心理引入電子商務(wù)推薦系統(tǒng),建立用戶網(wǎng)絡(luò)消費心理模型并與現(xiàn)有推薦技術(shù)結(jié)合,研究本地團購網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于用戶網(wǎng)絡(luò)消費心理的推薦方法。首先,考慮到電商... 

【文章來源】：杭州電子科技大學浙江省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

常見電商網(wǎng)站的推薦界面

圖 2. 2 通用電商推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖中數(shù)據(jù)輸入模塊的主要作用是針對用戶對推薦系統(tǒng)的信息進行收集。系統(tǒng)的輸入方式有諸多種類，一般包具體分類方式如表2. 1所示。表 2. 1 電商推薦系統(tǒng)常用輸入方式表具體表現(xiàn) 推薦系統(tǒng)主動搜集用戶的瀏覽歷史信息，如瀏覽時間、瀏覽用戶主動向推薦系統(tǒng)提供其人口統(tǒng)計學信息、消費特征、興用戶對已購買及使用的商品進行打分以表達其滿意度 用戶對其已經(jīng)購買并使用過的歷史商品以文本方式輸入相關(guān)用戶在商品選購通過信息檢索方式使推薦系統(tǒng)以類似搜索引相關(guān)專家對用戶特征或商品信息進行識別并人工輸入

在于采用用戶歷史信息利用統(tǒng)計技術(shù)計算不同用戶間的相似度，進而推薦與其相似或類似用戶其所感興趣的商品及資源。如圖2.3所示：用戶A與用戶B歷史興趣類似均喜歡武俠小說類書籍，則系統(tǒng)向用戶A推薦用戶B喜歡的武俠小說類書籍。而用戶C與用戶A、B的歷史興趣均不相同，所以系統(tǒng)并不會向用戶A與用戶B推薦C用戶喜歡的與計算機技術(shù)相關(guān)的書籍。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于消費性格的商品多樣性推薦研究[J]. 王茜,喻繼軍.  信息系統(tǒng)學報. 2017(01)
[2]積極心理學視角下的大學生網(wǎng)貸消費心理[J]. 王一鳴.  濱州學院學報. 2017(01)
[3]基于心理學視域體育賽事消費過程解構(gòu)與促銷認知[J]. 屈鐵強,閆凱,湯曼青,張玲燕.  體育科技文獻通報. 2017(02)
[4]DFM-IA:面向B2C電子商務(wù)的多源用戶興趣數(shù)據(jù)采集機制[J]. 李聰,馬麗,梁昌勇.  管理工程學報. 2017(01)
[5]面向隱式反饋的推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與趨勢[J]. 陸藝,曹健.  計算機科學. 2016(04)
[6]推薦系統(tǒng)的推薦解釋研究[J]. 王春才,邢暉,李英韜.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2016(02)
[7]基于用戶鄰域和主題的新穎性Web社區(qū)推薦方法[J]. 余騫,彭智勇,洪亮,萬言歷.  軟件學報. 2016(05)
[8]消費心理學對增強廣告的作用[J]. 賈蕾.  中國市場. 2015(44)
[9]推薦系統(tǒng)評測方法和指標分析[J]. 王春才,邢暉,李英韜.  信息技術(shù)與標準化. 2015(07)
[10]淺析消費心理學在商業(yè)展示設(shè)計中的運用[J]. 趙超.  大眾文藝. 2015(08)

博士論文
[1]服裝網(wǎng)絡(luò)營銷策略研究[D]. 王文興.東華大學 2010

碩士論文
[1]服裝品牌網(wǎng)絡(luò)消費心理研究[D]. 劉曄.西安工程大學 2015
[2]基于商品特征屬性的排序算法研究[D]. 徐林龍.西南交通大學 2015
[3]時間距離、社會距離與評論類型對購買決策的影響[D]. 杜承.湖南師范大學 2015
[4]基于社會網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 余善紅.國防科學技術(shù)大學 2011



本文編號：3315090