本文關(guān)鍵詞：基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)研究及應(yīng)用

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【摘要】：隨著近幾年中國跨境電商事業(yè)的蓬勃發(fā)展,海量的海外商品既存儲于電商的倉儲中,也大量地呈現(xiàn)在用戶面前,產(chǎn)生了“信息過載”等現(xiàn)象,消費者在選擇自已喜歡的商品過程中遇到了極大的困惑�？缇畴娚趟槍Φ哪繕�(biāo)客戶群體有別于傳統(tǒng)電商的目標(biāo)客戶群體,其群體關(guān)注點更傾向于食品安全、品質(zhì)優(yōu)良、品類多樣、價格合理等方面,因此,傳統(tǒng)電商個性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)不再適用于跨境電商領(lǐng)域,基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)的研究課題亟待解決,它可以有效解決跨境電商平臺的銷售問題、庫存問題,同時能夠從海量的跨境商品中篩選出合適的產(chǎn)品來推薦給客戶。本文首先介紹了當(dāng)前我們的跨境電商的發(fā)展情況,對個性化推薦系統(tǒng)背景和研究現(xiàn)狀以及幾種典型的推薦系統(tǒng)相關(guān)算法進(jìn)行了綜述與分析,在敘述了推薦系統(tǒng)中的主要推薦算法基礎(chǔ)上,并重點介紹與分析了基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng),針對傳統(tǒng)的User-based的多興趣協(xié)同過濾算法中的缺點,提出了改進(jìn)后的基于跨境電商消費群體特征(購買力、品牌度等等)的用戶多興趣的協(xié)同過濾算法,系統(tǒng)實際數(shù)據(jù)表明改進(jìn)后的推薦算法在點擊率與流量轉(zhuǎn)化率方面得到了有效提升并有效地解決了跨境商品的庫存積壓問題以及用戶購物滿意度與體驗問題。其次,設(shè)計并實現(xiàn)了一個完整的基于跨境電商平臺的個性化推薦系統(tǒng),包括后端服務(wù)架構(gòu)、系統(tǒng)架構(gòu)以及客戶端Push架構(gòu)。文章最后,總結(jié)概括了本文的主要研究工作,并且對將來的研究方向進(jìn)行了展望和期待。
【關(guān)鍵詞】：跨境電商 個性化推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾算法 架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F752
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 跨境電子商務(wù)的概念9-10
• 1.3 跨境電商個性化推薦的意義10
• 1.4 國內(nèi)外跨境電商發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.5 個性化推薦在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.6 論文的主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)12-14
• 第2章 個性化推薦系統(tǒng)分類及評價指標(biāo)14-23
• 2.1 個性化推薦系統(tǒng)的概念14
• 2.2 個性化推薦系統(tǒng)的主要分類14-20
• 2.2.1 基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)14-18
• 2.2.2 基于規(guī)則的個性化推薦系統(tǒng)18
• 2.2.3 基于內(nèi)容的個性化推薦系統(tǒng)18-20
• 2.2.4 混合式推薦系統(tǒng)20
• 2.3 推薦系統(tǒng)的評價指標(biāo)20-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 User-based的多興趣協(xié)同過濾策略研究及應(yīng)用23-29
• 3.1 傳統(tǒng)Use r-based協(xié)同過濾算法的改進(jìn)23-24
• 3.2 改進(jìn)的協(xié)同過濾算法應(yīng)用于跨境電商推薦系統(tǒng)的過程24-28
• 3.2.1 跨境電商的特征24
• 3.2.2 跨境電商用戶群體特征分析24-25
• 3.2.3 購買力與購買頻次的各類群體對比圖25-26
• 3.2.4 用戶購買力模型以及品牌模型的建立26
• 3.2.5 顯性商品興趣26-27
• 3.2.6 隱性商品興趣27
• 3.2.7 用戶綜合興趣的計算27
• 3.2.8 用戶相似性計算公式27-28
• 3.2.9 推薦結(jié)果的產(chǎn)生28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第4章 基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)29-40
• 4.1 基于平臺的個性化推薦系統(tǒng)的服務(wù)器端實現(xiàn)模型29-32
• 4.1.1 用戶行為日志以及跨境商品信息的元信息29
• 4.1.2 用戶日志反饋數(shù)據(jù)29-30
• 4.1.3 推薦數(shù)據(jù)排序調(diào)整30
• 4.1.4 推薦算法模塊30
• 4.1.5 存儲模塊(DDB)30
• 4.1.6 數(shù)據(jù)ETL模塊30-31
• 4.1.7 個性化推薦服務(wù)31-32
• 4.2 個性化推薦系統(tǒng)系統(tǒng)框架32-34
• 4.3 Push服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)架構(gòu)34-35
• 4.4 移動終端行為日志系統(tǒng)與Push服務(wù)的實現(xiàn)35
• 4.5 個性化推薦系統(tǒng)推薦效果分析35-39
• 4.5.1 離線實驗方法與效果分析35-37
• 4.5.2 在線實驗方案37
• 4.5.3 跨境電商平臺的商用推薦效果指標(biāo)分析37
• 4.5.4 商用效果指標(biāo)的分析37-39
• 4.6 本章小結(jié)39-40
• 結(jié)論40-41
• 參考文獻(xiàn)41-44
• 致謝44-45

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：579706