電子商務中web頁面個性化推薦系統的架構

❶ 什麼是電子商務推薦系統

我找到了兩個介紹，不知道能不能幫上你的忙。(1) http://cache..com/c?word=%B5%E7%D7%D3%3B%C9%CC%CE%F1%3B%CD%C6%BC%F6%3B%CF%B5%CD%B3&url=http%3A//203%2E64%2E135%2E94%3A9212/slides/reputation/E%2Dcommerce%2520Recommendation%2520Applications%2Eppt&b=0&a=42&user=
(2) http://cache..com/c?word=%B5%E7%D7%D3%3B%C9%CC%CE%F1%3B%CD%C6%BC%F6%3B%CF%B5%CD%B3&url=http%3A//www%2Edmgroup%2Eorg%2Ecn/pptdown050322/etuijian%2Eppt&b=0&a=40&user=

❷ 電子商務個性化推薦系統和電子商務系統什麼關系

電子商務中的推薦系統是利用數據挖掘等技術，分析訪問者在電子商務網站的訪問行為，產生能幫助訪問顧客訪問感興趣的產品信息的推薦結果.

電子商務系統規劃與建設本來就包括資料庫系統的建立，技術含量不是特高的電子商務推薦系統就是在原有的資料庫系統上新添的利用數據挖掘技術對動態的客戶訪問所返回的數據加以分析並調出客戶可能感興趣的的產品目錄。

看這里----就知道它只是在原有的系統上加了些技術模塊
根據系統功能設計的要求以及功能模塊的劃分，資料庫的設計相對較簡單。除用於銷售
商品的電子商務網站中所必須的基本資料庫表，如商品信息、用戶信息、網站信息等外，還
應包括：用於初始化數據設置的參數表、僅對有評分商品推薦起作用的顧客商品評分表、顧
客商品購買記錄表、商品聚類表、顧客聚類表、商品推薦表

專業上的問題你還真上網路知道來問。你肯定是研究生。看下我的鏈接http://www.autocontrol.com.cn/magazine/pdf/08.08.03/29.pdf，有很全的資料分析--網上的

❸ 電子商務網站一般架構有哪些

大型電子商務網站架構，摘抄 7.同一個網站的多語言該如何處理是好,使用配置文件然後cookie或url來判別?===客戶是自己公司，使用標准方法即可
8.電子商務網站最多的就是 商品的打折方式和積分的贈送了,這里要怎麼設計才好(工廠模式)?===采購成熟的規則引擎
9.如果同一時間並發大量訂單的話,如果確保一個訂單的有效提交呢?
==電子商務一般要使用MQ，推薦IBM MQ；使用MSMQ也可
第一點是資料庫要設計好，要達到什麼級別，你可能需要考慮哪些表需要拆分，哪些表的核心數據需要冗餘，如果是mysql，還要考慮其他的問題，比如存儲引擎。
新聞肯定是要生成純靜態頁，對資料庫壓力就小很多，不過靜態頁也有管理上的不方便，更新刪除添加都要對磁碟文件進行操作
做一個自定義緩存層，對緩存邏輯進行控制，可以採用第三方緩存模塊，如果使用.net來做，可以層層緩存，頁面緩存，數據緩存（memcache，不過在win下效率不高）
電子商務網站特點就是對事務的嚴格，需要資料庫設計的時候要求高性能，也需要合適的索引，支持高並發，經常對產品表用戶表等進行索引檢查，是否有很多索引掃描和表掃描（即使是局部的，也要將逗局部地控制到最小范圍）
mssql語句對不需要事務的查詢要附帶上with(nolock),以利於並發更新。
有些功能模塊不能按照想當然的方式開發，比如產品訪問次數，切不可將這些更新非常頻繁的欄位置於核心表內，明確的做法是將其剝離開來 還有就是切不可經常性將欄位設計成bool類型，這樣會給以後的擴展留出路，即使是男女這種欄位，也建議採用tiny類型
其他還有就是在產品設計的時候充分考慮seo，網站目錄結構清晰可讀，而不是帶著一串串的查詢參數。
對安全要有整體的把握，最好全都是用存儲過程，在項目上線前將資料庫存儲過程全部導出再查找貌似exec的語句，查找是否需要替換成sp_executesql。
另外，如果採用mssql，全文搜索直接用mssql fte就可以，速度和精確度都還是可以的，最重要的是維護和管理開發很簡單。
打折的處理可以按照電信的一次，二次批價功能，如果你做過電信方面的系統。
當然也可以設計得更簡單的一些。 靜態的頁面建議使用CDN加速，以解決網通和電信之間訪問速度的問題；
數據的緩存方面建議考慮用memcache，另外也可以分別在表現層和數據層利用.net中的現存緩存機製作業可；
簡單執行的sql可以不用存儲過程，存儲過程會佔用資料庫伺服器的處理時間，造成死鎖；
mvc建議還是做些CMS的項目上應用，電子商城不是很適合，個人觀點。url上可以做轉義，使url顯示更友好；
資料庫建議建立分布資料庫，這樣可以轉移查詢和大訪問量對資料庫帶來壓力；
圖片可以考慮單獨放在一台伺服器上；1.三層架構
2.使用手寫sql,手寫entity(生成也可),緩存反射綁定(不是緩存數據哦,緩存映射關系),要考慮網站的長期發展還是手寫吧 靈活 性能也好
3.沒有這種問題,商業驅動的,純購物就好了,千萬別搞什麼圈子,wiki
4.純.net的mvc不建議,webform不搞viewstate,不搞服務端控制項(除repeater)再加點mvc的思想已足夠用了
5.不需要緩存數據(除搜索產品部分),要考慮多台伺服器的程序快速部署,config文件會很多,config要序列化緩存
6.當然是先生成好了,參照jd吧,按業務每張圖片對應幾個不同大小的圖
7.據經驗,電子商務網站僅靠中英雙語來達到多語言是不靠譜的(文化 用戶習慣不是簡單的語言切換),如果想真正運營英語的就要重新開發一個版本
8.不搞模式
9.負載均衡(web,db)+ssb非同步處理數據
10.你是業務類型的日誌還是異常日誌? 前台訂單流程上異常日誌不需要了,找個工具錄個腳本不停的跑 保證隨時發現問題發郵件就可以了
11.找第三方搜索組件 類似endeca的
12.負載均衡挺簡單的,初期靠軟體就可以,一切圖片找第三方放cdn,前台網站用到ajax的地方很少,如果用的話jquery 1，一個電子商務網站用戶99.5%的行為時Find
2、對於商品檢索部分，能不用資料庫就不用資料庫（網上切詞等相關的開源平台很多）
3、分布式緩存（Memcached 、Volecity），個人測試volecity 3還是不錯的
4、系統設計時必須要考慮可運營。從這個角度去設計系統
5、對於電子商務網站改動很頻繁，必須考慮架構設計如何適應頻繁的版本更新
6、必須設計一個好的單點登錄系統。
7、建議能不用sqlserver就不用它。
8、對於大型電子商務網站來說，系統的I/O是起決定因素而不是CPU和內存。1.項目劃分是否會有問題,圖中分別是 實體層,數據訪問介面層,數據訪問層,業務邏輯介面層,業務邏輯,網站A,B,C
項目劃分其實不重要，重要的的是你在寫代碼的時候是否能把代碼合理的分到對應的項目里。
2.數據訪問層是要開發效率(NBear,Linq,Nh等),還是訪問效率(直接使用sql等)?是否可以先使用開發效率高的,等日後訪問量大了,再重寫並替換數據訪問層?
開發效率優先，訪問量大了以後，我相信是有錢投到硬體上的，在你程序寫的不是很爛的情況下，升級硬體遠比優化程序節省成本。
3.網站被切割成了多個子網站,有一些控制項(如header,footer)是要共享的,如何跨網站項目共享這些控制項呢?
那就做成自定義控制項啦。
4.ms的mvc 1.0也出來不少時間了,是否已經夠成熟運用到項目中?或者是網站後台使用webform的,前台使用mvc?
推薦使用使用webform的,前台使用mvc，對於前台來說使用mvc能更好的提升性能，更方便的更換頁面表現形式。後台界面相對穩定，用webform可以提高開發效率。
5.網站數據的緩存是自己開發一個hashtable什麼的來維護呢,還是使用Memcached ?
初期建議用hashtable，因為簡單，將來升級到Memcached 。
6.縮略圖的處理,我看有的網站是在上傳圖片的時候直接生成,有的是在httpmodle里處理,訪問的時候生成.
直接生成縮略圖的好處是節約性能。httpmodle相反，每次瀏覽圖片的時候都會生成新的圖片，伺服器壓力大，建議直接生成。
7.同一個網站的多語言該如何處理是好,使用配置文件然後cookie或url來判別?
多語言建議使用asp.net自帶的資源文件的方式實現，當前語言保存在cookie裡面。
8.電子商務網站最多的就是 商品的打折方式和積分的贈送了,這里要怎麼設計才好(工廠模式)?
規則引擎
9.如果同一時間並發大量訂單的話,如果確保一個訂單的有效提交呢?
使用MQ隊列
10.日誌方面,log4net?
log4net只能記錄程序運行日誌，主要目的是用來調試程序的，系統業務操作日誌還你是得自己建一個表來保存。
11.電子商務的全文檢索,這也是個頭疼的問題
lucene，微軟索引服務，sqlserver全文檢索，方案很多的。
12.負載均衡方面,有什麼好的文章推薦碼?
可以看windows 2003 集群方面的文章 1.項目劃分是否會有問題,圖中分別是 實體層,數據訪問介面層,數據訪問層,業務邏輯介面層,業務邏輯,網站A,B,C
目前我也是這樣分的,不過當數據表結構有修改時,會帶動其它層的聯級修改,非常不方便，所以開發之前最好將資料庫設計地完善一點。另外，當網站分成多個以後，其它項目生成的DLL文件要部署到每個網站的bin文件夾里，更新一次都要重新部署，這也是個挺煩人的事，當然可以將DLL部署到GAC里來解決這個問題，不過這樣的話本地調試起來就不太方便了，因為項目一有改動，就要將生成的DLL重新拷貝到GAC里才能看到效果。
2.數據訪問層是要開發效率(NBear,Linq,Nh等),還是訪問效率(直接使用sql等)?是否可以先使用開發效率高的,等日後訪問量大了,再重寫並替換數據訪問層?
這個我也在考慮。目前我還沒有採用ORM框架，都是在DAL里直接訪問DB的。
3.網站被切割成了多個子網站,有一些控制項(如header,footer)是要共享的,如何跨網站項目共享這些控制項呢?
自定義控制項。
4.ms的mvc 1.0也出來不少時間了,是否已經夠成熟運用到項目中?或者是網站後台使用webform的,前台使用mvc?
正在學習這一塊。
5.網站數據的緩存是自己開發一個hashtable什麼的來維護呢,還是使用Memcached ?
現在我用的比較多的是.net自帶的數據緩存。
6.縮略圖的處理,我看有的網站是在上傳圖片的時候直接生成,有的是在httpmodle里處理,訪問的時候生成.
直接生成好，快一點。
7.同一個網站的多語言該如何處理是好,使用配置文件然後cookie或url來判別?
我沒涉及到這一塊，不過我覺得資源文件應該就是用來處理這個問題的。
8.電子商務網站最多的就是 商品的打折方式和積分的贈送了,這里要怎麼設計才好(工廠模式)?
這些都放在邏輯層好了。
9.如果同一時間並發大量訂單的話,如果確保一個訂單的有效提交呢?
MSMQ
10.日誌方面,log4net?
目前我是自已寫代碼存在庫里的。
11.電子商務的全文檢索,這也是個頭疼的問題
用lucene.net分詞建索引，再直接從索引庫里搜索，又快又准。
12.負載均衡方面,有什麼好的文章推薦碼?
不清楚了。 這樣的設計要達到新蛋的效果肯定不可能的，新蛋少說幾百台伺服器，不同資料庫之間的發布訂閱鏈路都有幾千條。有復雜的緩存，負載均衡機制。新蛋所有的通訊都是基於WCF的。另外對於這么大型的網站來說，資料庫一刻都不停止，所以讀寫分離也很重要，因為你也不可能讓資料庫停下來進行備份。總歸要做到新蛋這樣的大型電子商務網站，靠你上面畫的這點好像遠遠不夠。
不過關於公共的header,footer,我不建議做成自定義控制項，這個維護起來不方便，稍有變動就要發布dll，麻煩的。
如果你的header和footer不是很大的話，建議採用js+css的方式。然後加上壓縮和cdn緩存，應該效率上能接受。

❹ 如何做一個個性化的推薦系統架構

答案跟如何定義「好」相關。
1，如果「好」指易擴展。推薦系統從架構上來說一般包括離線和在線投放系統兩部分，離線部分包括離線數據和演算法，在線部分包括實時數據和策略。
2，如果「好」指點擊率。首先是好的數據，其次是好的演算法。
3，如果「好」指用戶體驗好。要有好的產品形式，充給予用戶選擇的權利，比如訂閱。

❺ 個性化推薦系統的基本框架

個性化推薦系統的基本框架如下：
參考國內最具代表性的百分點推薦系統框架來講，個性化推薦系統的推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上，還引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的百分點推薦引擎的技術框架，系統通過綜合並利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
基於雲計算的個性化推薦平台。消除數據孤島，建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型，打通用戶在多個網站的興趣偏好，形成成用戶行為偏好大數據中心。
多種智能演算法庫。基於多維度的數據挖掘、統計分析，進行演算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關系網路的多種演算法，為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
電子商務推薦系統的主要演算法有：
（1） 基於關聯規則的推薦演算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基於內容的推薦演算法 (Content-based Recommendation)
內容過濾主要採用自然語言處理、人工智慧、概率統計和機器學習等技術進行過濾。
通過相關特徵的屬性來定義項目或對象,系統基於用戶評價對象的特徵學慣用戶的興趣,依據用戶資料與待預測項目的匹配程度進行推薦，努力向客戶推薦與其以前喜歡的產品相似的產品。如新聞組過濾系統News Weeder。
基於內容過濾的系統其優點是簡單、有效。尤其對於推薦系統常見的冷啟動（Cold Start）問題，Content-based方法能夠比較好的進行解決。因為該演算法不依賴於大量用戶的點擊日誌，只需要使用待推薦對象（item）本身的屬性、類目、關鍵詞等特徵，因此該方法在待推薦對象數量龐大、變化迅速、積累點擊數稀少等應用場景下有較好的效果。但該方法的缺點是對推薦物的描述能力有限，過分細化，推薦結果往往局限與原對象相似的類別中，無法為客戶發現新的感興趣的資源,只能發現和客戶已有興趣相似的資源。這種方法通常被限制在容易分析內容的商品的推薦，而對於一些較難提取出內容的商品，如音樂CD、電影等就不能產生滿意的推薦效果。
（3） 協同過濾推薦演算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
協同過濾是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
3）推薦的新穎性。 正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
協同過濾推薦演算法，可進一步細分為基於用戶的協同過濾（user-based collaborative filtering）和基於物品的協同過濾（item-based collaborative filtering）。
基於用戶的協同過濾的基本思想是：根據所有用戶對物品或者信息的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的「鄰居」用戶群，在一般的應用中是採用計算「K- 鄰居」的演算法；然後，基於這 K 個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行物品的推薦。
基於物品的協同過濾的基本原理也類似，該方法根據用戶和物品直接歷史點擊或購買記錄，來計算物品和物品之間的相似度，然後根據用戶的歷史偏好的物品信息，將挖掘到的類似的物品推薦給用戶
基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾各自有其適用場景。總的來看，協同過濾方法的缺點是:
1）稀疏性問題：如果用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確;
2）可擴展性問題：隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
3）冷啟動問題：如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦。
4）長尾問題：對微小市場的推薦。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。

❻ 個性化推薦系統的系統簡介

個性化推薦是根據用戶的興趣特點和購買行為，向用戶推薦用戶感興趣的信息和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關的信息和產品過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的消費者不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統應運而生。
個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台，以幫助電子商務網站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和信息服務。購物網站的推薦系統為客戶推薦商品，自動完成個性化選擇商品的過程，滿足客戶的個性化需求，推薦基於：網站最熱賣商品、客戶所處城市、客戶過去的購買行為和購買記錄，推測客戶將來可能的購買行為。
在電子商務時代，商家通過購物網站提供了大量的商品，客戶無法一眼通過屏幕就了解所有的商品，也無法直接檢查商品的質量。所以，客戶需要一種電子購物助手，能根據客戶自己的興趣愛好推薦客戶可能感興趣或者滿意的商品。

❼ 什麼是電子商務推薦系統

隨著互聯網的普及抄和電子商務的發展，電子商務系統在為用戶提供越來越多選擇的同時，其結構也變得更加復雜，用戶經常會迷失在大量的商品信息空間中，無法順利找到自己需要的商品。電子商務推薦系統直接與用戶交互，模擬商店銷售人員向用戶提供商品推薦，幫助用戶找到所需商品，從而順利完成購買過程。在日趨激烈的競爭環境下，電子商務推薦系統能有效保留用戶、防止用戶流失，提高電子商務系統的銷售。
推薦系統在電子商務系統中具有良好的發展和應用前景，逐漸成為電子商務IT技術的一個重要研究內容，得到越了來越多研究者的關注。
電子商務推薦系統在理論和實踐中都得到了很大發展。但是隨著電子商務系統規模的進一步擴大，電子商務推薦系統也面臨一系列挑戰。針對電子商務推薦系統面臨的主要挑戰，本文對電子商務推薦系統中推薦演算法設計以及推薦系統體系結構等關鍵技術進行了有益的探索和研究。本文的研究內容主要包括電子商務推薦系統推薦質量研究，電子商務推薦系統實時性研究，基於Web挖掘的推薦系統研究以及電子商務推薦系統體系結構研究

❽ 基於電子商務平台的推薦系統設計與實現

1、安全性 2、穩定性 3、是否兼容伺服器 4、資料庫設計要能承受 5、知道網站是B2B、B2C或者是B2G 6、方便性 7、處理速度快 8、客戶服務 9、意見反饋 我個人意見是那麼多。

❾ 哪個電子商務網站推薦系統做的最好,分析它是這么做的

要是做網店的話 ECSHOP和SHOPEX是首選