電子商務個性化推薦系統

⑴ 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。

⑵ 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

⑶ 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。

⑷ 電子商務推薦系統現在有什麼問題

電子商務推薦系統定義為：利用電子商務網站向用戶提供商品信息和建議，幫助客戶決定應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。它是一個基於客戶網上購物的以商品為推薦對象的個性化推薦系統，為客戶推薦符合其興趣愛好的商品。分析客戶的消費偏向，向每個客戶具有針對性地推薦的產品，幫助客戶從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。電子商務推薦系統在幫助了客戶的同時也提高了客戶對商務活動的滿意度,從而換來對電子商務站點的進一步支持。
電子商務推薦系統主要起到了三個方面的作用：首先，極大地增加了客戶，可以把網站的瀏覽者轉變為購買者，提高主動性；其次，可以提高網站相關系列產品的連帶銷售能力；最後，可以提高、維持客戶對網站的滿意度和信任度。
電子商務推薦系統具有良好的發展和應用前景。在日趨激烈的競爭環境下，電子商務推薦系統能有效保留客戶，提高電子商務網站系統能大大提高企業的銷售額。成功的電子商務推薦系統將會產生巨大的經濟效益和社會效應。
電子商務推薦技術
目前,電子商務推薦系統中使用的主要推薦技術有基於內容推薦,協同過濾推薦,基於知識推薦,基於效用推薦，基於關聯規則推薦,混合推薦等等。
1.基於內容的推薦。它是信息過濾技術的延續與發展，項目或對象通過相關特徵的屬性來定義，系統基於商品信息, 包括商品的屬性及商品之間的相關性和客戶的喜好來向其推薦。基於商品屬性主要是基於產品的屬性特徵模型推薦。
內容推薦技術分析商品的屬性及其相關性可以離線進行，因而推薦響應時間快。缺點是難以區分商品信息的品質和風格，而且不能為用戶發現新的感興趣的商品，只能發現和用戶已有興趣相似的商品。
2.協同過濾推薦。協同過濾推薦是目前研究最多、應用最廣的電子商務推薦技術。它基於鄰居客戶的資料得到目標客戶的推薦,推薦的個性化程度高。利用客戶的訪問信息,通過客戶群的相似性進行內容推薦,不依賴於內容僅依賴於用戶之間的相互推薦,避免了內容過濾的不足,保證信息推薦的質量。協同過濾推薦優點有:能為用戶發現新的感興趣的商品;不需要考慮商品的特徵,任何形式的商品都可以推薦。缺點是:稀疏性問題,用戶對商品的評價矩陣非常稀疏;可擴展性問題,隨著系統用戶和商品的增多,系統的性能會越來越低;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。
3.基於知識的推薦。在某種程度上可以看成是一種推理技術，各個方法因所用的知識不同而有明顯區別。基於知識的推薦提出了功能知識的概念。簡單的說，功能知識是關於某個項目如何滿足某個特定客戶的知識，它能解釋需要和推薦之間的關系。在基於知識的推薦看來，客戶資料可以是任何能支持推理的知識結構，並非一定是用戶的需要和偏好。
4.基於效用的推薦。它是根據對客戶使用項目的效用進行計算的，核心問題是如何為每個客戶創建效用函數，並考慮非產品屬性，如提供商的可靠性和產品的可用性等。它的優點是能在效用函數中考慮非產品因素。效用函數通過交互讓用戶指定影響因素及其權重對於大多數用戶而言是極其繁瑣的事情，因而限制了該技術的應用。
5.基於關聯規則的推薦系統往往利用實際交易數據作為數據源，它符合數據源的通用性要求。以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭,推薦對象作為規則體,其中關聯規則的發現最關鍵且最耗時,但可以離線進行。其特點是實現起來比較簡潔,推薦效果良好,並能動態地把客戶興趣變化反映到推薦結果中。
6.混合推薦技術。混合推薦系統整合兩種或更多推薦技術以取得更好的實際效果。最常見的做法是將協同過濾推薦技術與其它某一種推薦技術相結合。例如,結合基於協同過濾和基於內容推薦這兩種推薦技術,盡量利用它們的優點而避免其缺點,提高推薦系統的性能和推薦質量。比如,為了克服協同過濾的稀疏性問題,可以利用用戶瀏覽過的商品預期用戶對其他商品的評價,這樣可以增加商品評價的密度,利用這些評價再進行協同過濾,從而提高協同過濾的性能。
電子商務推薦系統，一方面有助於電子商務網站內容和結構自適應性的實現，另一方面在幫助客戶快速定位感興趣的商品的同時也為企業實現了增值。電子商務推薦系統作為有利的分析工具和促銷手段，已成為電子商務網站的競爭工具，必將獲得廣泛的應用和發展。本文對電子商務推薦系統進行了介紹，並對推薦技術進行了概述。目前國內的電子商務網站在這方面的實踐處在快速發展的階段，因此還需要繼續研究出更智能、更優化的電子商務推薦技術。

⑸ 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

⑹ 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=

⑺ 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。

⑻ 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

⑼ 談談個性化推薦系統的利弊都有哪些

有利的地方就是接受信息會更加方面直接一些，不利的地方就是隱私沒有得到保證，很容易將自己泄露在網路之中。

個性化推薦系統是互聯網和電子商務發展的產物，它是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平台，向顧客提供個性化的信息服務和決策支持。近年來已經出現了許多非常成功的大型推薦系統實例，與此同時，個性化推薦系統也逐漸成為學術界的研究熱點之一。

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。

相關信息

隨著推薦技術的研究和發展，其應用領域也越來越多。例如，新聞推薦、商務推薦、娛樂推薦、學習推薦、生活推薦、決策支持等。推薦方法的創新性、實用性、實時性、簡單性也越來越強。電子商務推薦演算法可能會面臨各種難題。

例如大型零售商有海量的數據，以千萬計的顧客，以及數以百萬計的登記在冊的商品；實時反饋需求，在半秒之內，還要產生高質量的推薦；新顧客的信息有限，只能以少量購買或產品評級為基礎。老顧客信息豐富，以大量的購買和評級為基礎；顧客數據不穩定，每次的興趣和關注內容差別較大，演算法必須對新的需求及時響應。

⑽ 電子商務推薦系統發展趨勢是怎麼樣

電子商務模式的發展趨勢及方向： 1，移動購物。 至2014年年底，手機用戶已經達到了五億，而PC用戶是5.9億，而手機的滲透率增速是遠大於PC的滲透率的。也就是說在2017年，手機用戶將超過PC用戶，也就是說電子商務將來的主戰場不是在PC，而是在移動設備上。而移動用戶有很多的特點，首先購買的頻次更高、更零碎，購買的高峰不是在白天，是在晚上和周末、節假日。而移動購物將會革PC電子商務的命，我們要做好准備，我們要迎接這場新的革命。而做好移動購物，不能簡簡單單的把PC電子商務搬到移動上面，而要充分的利用這種移動設備的特徵，比如說它的掃描特徵、圖象、語音識別特徵、感應特徵、地理化、GPS的特徵，這些功能可以真正的把移動帶到千家萬戶。 2，平台化。 目前大的電商都開始有自己的平台，其實這個道理很清楚，就是因為這是最充分利用自己的流量、自己的商品和服務最大效益化的一個過程，因為有平台，可以利用全社會的資源彌補自己商品的豐富度，增加自己商品的豐富度，增加自己的服務和地理覆蓋。 3，電子商務將向三四五線城市滲透。 一方面來源於移動設備繼續的滲透，很多三四五線城市接觸互聯網是靠手機、Pad來上網的，而且這些城市首先經濟收入提高，再加上本地的購物不便，加上商品可獲得性很差，加上零售比先進國家落後。 隨著一二線城市網購滲透率接近飽和，電商城鎮化布局將成為電商企業們發展的重點，三四線城市、鄉鎮等地區將成為電商「渠道下沉」的主戰場，同時電商在三四線欠發達地區可以更大的發揮其優勢，縮小三四線城市、鄉鎮與一二線城市的消費差別。阿里在發展菜鳥物流，不斷輻射三四線城市;京東IPO申請的融資金額大約為15億美元到19億美元之間，但是京東在招股書中表示，將要有10到12億美元用於電商基礎設施的建設，似乎兩大巨頭都將重點放在了三四線城市。事實上，誰先搶佔了三四線城市，誰將在未來的競爭中占據更大的優勢。 4，物聯網。 隨著可穿戴設備和RFID的發展，將來的晶元可以植入在皮膚裡面，可以植入在衣服裡面，可以在任何的物品裡面，任何物品狀態的變化可以引起其他相關物品的狀態變化。你可以想像，如果你放一個牛奶放進你的冰箱，進冰箱的時候自動掃描，自動的知道這個保質期，知道什麼時候放進去，知道你的用量，當你要完的時候，馬上可以自動下訂單，這個訂單作為商家接到訂單馬上給你送貨，剛好下訂單可能又會觸發電子商務，從供應商那裡下訂單，而那個訂單觸發生產，也就是說所有的零售、物流和最後的生產可以全部結合起來。 5，社交購物。 社交購物可以讓大家在社交網路上面更加精準的去為顧客營銷，更個性化的為顧客服務。 6，O2O。 比如沃爾馬在上海建了一個社區的服務點，那有三個功能，第一是集貨的區域，由那個地方集散到顧客手中;第二那個地方是顧客取貨的點;第三個那個地方是營銷的點，展示我們的商品，為社區的居民進行團購，幫助他們上網，幫助他們使用手機購物，起了三個作用。但很感嘆的是什麼呢?傳統零售在往線上走，電子商務往線下走，最後一定是O2O的融合，為顧客提供多渠道、更大的便利。 7，雲服務和電子商務解決方案。 大量的電子商務的企業發展了很多的能力，這些能力包括物流的能力、營銷的能力、系統的能力、各種各樣為商家為供應商為合作夥伴提供電子商務解決方案的能力，這些能力希望最大效率的發揮作用。比如說我們推出一個SBY，這裡面有營銷服務、數據服務、平台服務、物流服務。剛剛又推出了金融服務，還會有更多的服務。也就是說我們把自己研發出來的，為電子商務本身提供的能力，提供給全社會。 8，大數據的應用。, 電子商務的盈利模式逐漸進一步升級。低級的，盈利是靠商品的差價。下一個能力是為供應商商品做營銷，而做到返點，營銷所帶來的盈利。下一個盈利方面是靠平台，有了流量、顧客，希望收取平台使用費和傭金提高自己的盈利能力。下一個能力是金融能力，也就是說為我們的供應商、商家提供各種各樣的金融服務，得到的能力。下一個能力是數據，也就是我們有大量電子商務顧客行為數據，利用這個數據充分產生它的價值，這個能力也是為電子商務盈利的最高層次。而數據，我們知道也是一個逐漸升級的過程，原始的數據是零散的，價值非常小，而這些數據經過過濾、分析而成為了信息，而在信息的基礎之上建立模型，來支持決策，成了我們的知識，而這些知識能夠做預測，能夠舉一反三，能夠悟出道理，成了我們的智慧。所以在整個升級，數據升級，和我們數據價值的升級，我們從中就充分的體現這個大數據的價值。 9，精準化營銷和個性化服務。 精準化營銷和個性化服務這個需求大家都是有的，希望這個網站是為我而設的，希望所有為我推薦的剛好是我要的，以後的營銷不再是大眾化營銷，而是窄眾營銷。每個人都希望最大效率的應用這個營銷的渠道和營銷的工具化是窄眾營銷，每個人精準化的知道他的需求，為他提供個性化的營銷和服務。 10，互聯網金融。 互聯網這個平台可以說上面有演員、有觀眾，有很多的戲，這個戲就是這裡面的一些內容，也就是說含有保險、基金、小貸，有各種各樣的服務，是戲的內容。演員就是那些銀行、金融機構、保險公司等等。觀眾就是所有的大宗顧客，還有比如說我們的商家、供應商、合作夥伴。這個平台最好的為所有的大眾服務，所有的這台戲上面的觀眾服務，也就是這個平台的作用。