本文關鍵詞：基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)研究及應用

  更多相關文章： 跨境電商 個性化推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾算法 架構

【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,也大量地呈現在用戶面前,產生了“信息過載”等現象,消費者在選擇自已喜歡的商品過程中遇到了極大的困惑。跨境電商所針對的目標客戶群體有別于傳統(tǒng)電商的目標客戶群體,其群體關注點更傾向于食品安全、品質優(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)已經不再適用于跨境電商領域,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品來推薦給客戶。本文首先介紹了當前我們的跨境電商的發(fā)展情況,對個性化推薦系統(tǒng)背景和研究現狀以及幾種典型的推薦系統(tǒng)相關算法進行了綜述與分析,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)實際數據表明改進后的推薦算法在點擊率與流量轉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,設計并實現了一個完整的基于跨境電商平臺的個性化推薦系統(tǒng),包括后端服務架構、系統(tǒng)架構以及客戶端Push架構。文章最后,總結概括了本文的主要研究工作,并且對將來的研究方向進行了展望和期待。
【關鍵詞】：跨境電商 個性化推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾算法 架構
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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 跨境電子商務的概念9-10
• 1.3 跨境電商個性化推薦的意義10
• 1.4 國內外跨境電商發(fā)展現狀10-11
• 1.5 個性化推薦在國內外的研究現狀11-12
• 1.6 論文的主要研究內容和結構12-14
• 第2章 個性化推薦系統(tǒng)分類及評價指標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20-22
• 2.4 本章小結22-23
• 第3章 User-based的多興趣協(xié)同過濾策略研究及應用23-29
• 3.1 傳統(tǒng)Use r-based協(xié)同過濾算法的改進23-24
• 3.2 改進的協(xié)同過濾算法應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 推薦結果的產生28
• 3.3 本章小結28-29
• 第4章 基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)的實現29-40
• 4.1 基于平臺的個性化推薦系統(tǒng)的服務器端實現模型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 用戶日志反饋數據29-30
• 4.1.3 推薦數據排序調整30
• 4.1.4 推薦算法模塊30
• 4.1.5 存儲模塊(DDB)30
• 4.1.6 數據ETL模塊30-31
• 4.1.7 個性化推薦服務31-32
• 4.2 個性化推薦系統(tǒng)系統(tǒng)框架32-34
• 4.3 Push服務系統(tǒng)服務架構34-35
• 4.4 移動終端行為日志系統(tǒng)與Push服務的實現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分析37
• 4.5.4 商用效果指標的分析37-39
• 4.6 本章小結39-40
• 結論40-41
• 參考文獻41-44
• 致謝44-45

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中國期刊全文數據庫 前10條

1 劉洋;;面向電子商務網站的個性化推薦系統(tǒng)[J];中小企業(yè)管理與科技(上旬刊);2012年01期

2 何典,梁英;電子商務個性化推薦系統(tǒng)研究[J];湖南商學院學報;2005年04期

3 蔡宗發(fā);;基于用戶-產品-標簽三元關系的個性化推薦系統(tǒng)研究[J];價值工程;2012年19期

4 蔣紫艷;;基于B/S構架的零售業(yè)個性化推薦系統(tǒng)分析[J];現代商業(yè);2008年36期

5 宿愷;劉寅;董悅;;個性化推薦系統(tǒng)對移動電子商務消費者購買決策的影響力及其應用策略[J];價值工程;2010年35期

6 白娟;周官志;;基于C/S架構的第三方個性化推薦系統(tǒng)構建[J];商業(yè)時代;2011年26期

7 李海霞;;購物網站個性化推薦系統(tǒng)應用分析[J];現代經濟信息;2012年15期

8 周雪芳;;個性化推薦系統(tǒng)用戶偏好獲取及興趣建模[J];知識經濟;2012年18期

9 連瑞梅;;電子商務中Web頁面?zhèn)�性化推薦系統(tǒng)的架構[J];中國管理信息化(綜合版);2007年09期

10 張永攀;馮錫煒;關滄;汪儉華;畢福偉;;電子商務個性化推薦系統(tǒng)的應用[J];遼寧石油化工大學學報;2013年01期

中國重要會議論文全文數據庫 前1條

1 黎隕;詹曉紅;孫莉;;基于頻繁遍歷路徑的個性化推薦系統(tǒng)[A];第二十屆全國數據庫學術會議論文集（技術報告篇）[C];2003年

中國重要報紙全文數據庫 前1條

1 國防科技大學計算機學院 應曉敏 竇文華;古老概念的鳳凰涅i肹N];計算機世界;2003年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 許植堯;基于用戶情境的個性化推薦系統(tǒng)設計與實現[D];內蒙古大學;2016年

2 趙松;基于分布式平臺的個性化推薦系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2016年

3 鄧玉林;基于hadoop大數據框架的個性化推薦系統(tǒng)研究與實現[D];電子科技大學;2016年

4 金美燕;基于跨境電商的個性化推薦系統(tǒng)研究及應用[D];浙江工商大學;2016年

5 張亞偉;基于移動agent的分布式個性化推薦系統(tǒng)研究[D];廣西大學;2007年

6 周衛(wèi)敏;基于網絡短評的個性化推薦系統(tǒng)的研究與實現[D];華南理工大學;2012年

7 閆艷;基于多Agent技術的電子商務個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現[D];首都師范大學;2009年

8 劉旭;基于情感權重的個性化推薦系統(tǒng)[D];南京郵電大學;2015年

9 張通;基于圖書館業(yè)務數據分析服務的個性化推薦系統(tǒng)設計與實現[D];北京郵電大學;2013年

10 胡小豐;面向科研用戶的個性化推薦系統(tǒng)設計與實現[D];中國農業(yè)科學院;2013年

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本文編號：579706