電子商務智能推薦系統

㈠ 智能推薦系統有哪些特點

知情人士透露位元組跳動旗下智能推薦系統「靈駒」(ByteAir)已對內部業務體系應用展開相關培訓，定位是「全球領先的企業級演算法服務提供商」，這是位元組跳動首次把頭條推薦演算法當做解決方案打包出來，適配給位元組跳動各個業務線以及外部企業。...
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㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 求對電子商務推薦系統的研究與分析的論文和開題報告

可以去淘寶的《翰林書店》店鋪，店主應該能幫你下載到這論文

㈤ 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

㈥ 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。

㈦ 誰有電商推薦系統的數據集嗎，我寫一個有關推薦系統的大實驗需要用

電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。 大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。 一、大數據處理模式 在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算Map Rece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。 (一)資料庫集群模式 集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。 但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將 PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。 (二)Map Rece框架 雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。Map Rece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型Map Rece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。 Map Rece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。Map Rece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對Map Rece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。 二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新 IT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。 (一)數據倉庫的發展 從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。 根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過 1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。 (二)雲計算構架 雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(on Demand self-service)、可度量服務(measured service)、池化資源(resource pooling)、泛化網路訪問((broad network access)以及快速彈性(rapid elasticity)。 三、大數據處理對電子商務的影響 雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。 (一)信息檢索能力 電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為 IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。 雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。 (二)彈性處理能力 電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。 雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。 (三)信息處理安全性能 網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。 大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。 四、大數據處理的發展趨勢 信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。 (一)大數據處理服務和產品的多樣化 目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。 (二)新型的電子商務運營模式 雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。 (三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分 企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。

㈧ 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。

㈨ 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

㈩ 有沒有方便的電商智能導購APP可以推薦下

鯨魚生活APP現在是很有名聲的呢，是與各大知 名電子商務平台合作的