【摘要】：近年來(lái),隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,淘寶,天貓,京東,亞馬遜等線(xiàn)上購(gòu)物模式的興起,人們由信息匱乏的時(shí)代進(jìn)入了信息過(guò)載的時(shí)代。針對(duì)購(gòu)物模式轉(zhuǎn)變和信息過(guò)載,數(shù)據(jù)挖掘用戶(hù)的喜好,完成高效的線(xiàn)上交易已經(jīng)成為了迫切的問(wèn)題。網(wǎng)上商城等及推薦系統(tǒng)正是基于此情形設(shè)計(jì)和完成的。本課題研究目的是完成在線(xiàn)交易。在用戶(hù)沒(méi)有提供明確需求的情景下,通過(guò)分析用戶(hù)歷史行為進(jìn)行建模,主動(dòng)給用戶(hù)推薦他們興趣和需要的商品,讓商品更多的被購(gòu)買(mǎi),提高商城利潤(rùn)及用戶(hù)體驗(yàn)度。主要研究?jī)?nèi)容是構(gòu)建網(wǎng)上商城,于多處情景收集用戶(hù)行為,生成并定時(shí)更新用戶(hù)喜好信息,綜合運(yùn)用多種推薦算法將商品呈現(xiàn)給用戶(hù)。本課題開(kāi)發(fā)的購(gòu)物商城,主要功能模塊有購(gòu)物車(chē),用戶(hù)喜好生成,訂單管理,商品管理。商城用來(lái)生成用戶(hù)喜好的行為包括搜索,瀏覽,購(gòu)買(mǎi),收藏,評(píng)價(jià)。推薦算法包括基于銷(xiāo)量,評(píng)論數(shù),好評(píng)數(shù),搜索數(shù)的排名推薦,基于用戶(hù)注冊(cè)特征信息推薦,基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦,基于用戶(hù)喜好類(lèi)型的推薦,基于購(gòu)物車(chē)商品的協(xié)同過(guò)濾推薦,基于購(gòu)物車(chē)商品的同類(lèi)型好評(píng)多的商品推薦,基于我的收藏推薦。本課題的研究方法是分析出使用網(wǎng)上購(gòu)物商城及推薦的原因,認(rèn)識(shí)到做購(gòu)物商城及推薦系統(tǒng)是迫切而有意義的。然后通過(guò)大量閱讀推薦算法的書(shū)籍和文獻(xiàn),對(duì)推薦的使用場(chǎng)景和具體算法進(jìn)行了探討,最后實(shí)現(xiàn)購(gòu)物商城,行為收集,商品推薦。
【圖文】：

圖 1-1 hulu 推薦流程圖:對(duì)于電影，，書(shū)籍，通過(guò)大量注冊(cè)用戶(hù)看完之后的感受給出評(píng)分的出推薦。還對(duì)對(duì)書(shū)籍，電影進(jìn)行種類(lèi)劃分，根據(jù)分類(lèi)推薦。頭條:對(duì)新聞及短視頻的推薦很精準(zhǔn)，通過(guò)注冊(cè)用戶(hù)的瀏覽內(nèi)容在

系統(tǒng)架構(gòu)圖
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 胡江生;基于Java EE的智慧農(nóng)業(yè)軟件平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2532299