电子商务中web页面个性化推荐系统的架构

❶ 什么是电子商务推荐系统

我找到了两个介绍，不知道能不能帮上你的忙。(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 电子商务个性化推荐系统和电子商务系统什么关系

电子商务中的推荐系统是利用数据挖掘等技术，分析访问者在电子商务网站的访问行为，产生能帮助访问顾客访问感兴趣的产品信息的推荐结果.

电子商务系统规划与建设本来就包括数据库系统的建立，技术含量不是特高的电子商务推荐系统就是在原有的数据库系统上新添的利用数据挖掘技术对动态的客户访问所返回的数据加以分析并调出客户可能感兴趣的的产品目录。

看这里----就知道它只是在原有的系统上加了些技术模块
根据系统功能设计的要求以及功能模块的划分，数据库的设计相对较简单。除用于销售
商品的电子商务网站中所必须的基本数据库表，如商品信息、用户信息、网站信息等外，还
应包括：用于初始化数据设置的参数表、仅对有评分商品推荐起作用的顾客商品评分表、顾
客商品购买记录表、商品聚类表、顾客聚类表、商品推荐表

专业上的问题你还真上网络知道来问。你肯定是研究生。看下我的链接http://www.autocontrol.com.cn/magazine/pdf/08.08.03/29.pdf，有很全的资料分析--网上的

❸ 电子商务网站一般架构有哪些

大型电子商务网站架构，摘抄 7.同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别?===客户是自己公司，使用标准方法即可
8.电子商务网站最多的就是 商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)?===采购成熟的规则引擎
9.如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢?
==电子商务一般要使用MQ，推荐IBM MQ；使用MSMQ也可
第一点是数据库要设计好，要达到什么级别，你可能需要考虑哪些表需要拆分，哪些表的核心数据需要冗余，如果是mysql，还要考虑其他的问题，比如存储引擎。
新闻肯定是要生成纯静态页，对数据库压力就小很多，不过静态页也有管理上的不方便，更新删除添加都要对磁盘文件进行操作
做一个自定义缓存层，对缓存逻辑进行控制，可以采用第三方缓存模块，如果使用.net来做，可以层层缓存，页面缓存，数据缓存（memcache，不过在win下效率不高）
电子商务网站特点就是对事务的严格，需要数据库设计的时候要求高性能，也需要合适的索引，支持高并发，经常对产品表用户表等进行索引检查，是否有很多索引扫描和表扫描（即使是局部的，也要将逗局部地控制到最小范围）
mssql语句对不需要事务的查询要附带上with(nolock),以利于并发更新。
有些功能模块不能按照想当然的方式开发，比如产品访问次数，切不可将这些更新非常频繁的字段置于核心表内，明确的做法是将其剥离开来 还有就是切不可经常性将字段设计成bool类型，这样会给以后的扩展留出路，即使是男女这种字段，也建议采用tiny类型
其他还有就是在产品设计的时候充分考虑seo，网站目录结构清晰可读，而不是带着一串串的查询参数。
对安全要有整体的把握，最好全都是用存储过程，在项目上线前将数据库存储过程全部导出再查找貌似exec的语句，查找是否需要替换成sp_executesql。
另外，如果采用mssql，全文搜索直接用mssql fte就可以，速度和精确度都还是可以的，最重要的是维护和管理开发很简单。
打折的处理可以按照电信的一次，二次批价功能，如果你做过电信方面的系统。
当然也可以设计得更简单的一些。 静态的页面建议使用CDN加速，以解决网通和电信之间访问速度的问题；
数据的缓存方面建议考虑用memcache，另外也可以分别在表现层和数据层利用.net中的现存缓存机制作业可；
简单执行的sql可以不用存储过程，存储过程会占用数据库服务器的处理时间，造成死锁；
mvc建议还是做些CMS的项目上应用，电子商城不是很适合，个人观点。url上可以做转义，使url显示更友好；
数据库建议建立分布数据库，这样可以转移查询和大访问量对数据库带来压力；
图片可以考虑单独放在一台服务器上；1.三层架构
2.使用手写sql,手写entity(生成也可),缓存反射绑定(不是缓存数据哦,缓存映射关系),要考虑网站的长期发展还是手写吧 灵活 性能也好
3.没有这种问题,商业驱动的,纯购物就好了,千万别搞什么圈子,wiki
4.纯.net的mvc不建议,webform不搞viewstate,不搞服务端控件(除repeater)再加点mvc的思想已足够用了
5.不需要缓存数据(除搜索产品部分),要考虑多台服务器的程序快速部署,config文件会很多,config要序列化缓存
6.当然是先生成好了,参照jd吧,按业务每张图片对应几个不同大小的图
7.据经验,电子商务网站仅靠中英双语来达到多语言是不靠谱的(文化 用户习惯不是简单的语言切换),如果想真正运营英语的就要重新开发一个版本
8.不搞模式
9.负载均衡(web,db)+ssb异步处理数据
10.你是业务类型的日志还是异常日志? 前台订单流程上异常日志不需要了,找个工具录个脚本不停的跑 保证随时发现问题发邮件就可以了
11.找第三方搜索组件 类似endeca的
12.负载均衡挺简单的,初期靠软件就可以,一切图片找第三方放cdn,前台网站用到ajax的地方很少,如果用的话jquery 1，一个电子商务网站用户99.5%的行为时Find
2、对于商品检索部分，能不用数据库就不用数据库（网上切词等相关的开源平台很多）
3、分布式缓存（Memcached 、Volecity），个人测试volecity 3还是不错的
4、系统设计时必须要考虑可运营。从这个角度去设计系统
5、对于电子商务网站改动很频繁，必须考虑架构设计如何适应频繁的版本更新
6、必须设计一个好的单点登录系统。
7、建议能不用sqlserver就不用它。
8、对于大型电子商务网站来说，系统的I/O是起决定因素而不是CPU和内存。1.项目划分是否会有问题,图中分别是 实体层,数据访问接口层,数据访问层,业务逻辑接口层,业务逻辑,网站A,B,C
项目划分其实不重要，重要的的是你在写代码的时候是否能把代码合理的分到对应的项目里。
2.数据访问层是要开发效率(NBear,Linq,Nh等),还是访问效率(直接使用sql等)?是否可以先使用开发效率高的,等日后访问量大了,再重写并替换数据访问层?
开发效率优先，访问量大了以后，我相信是有钱投到硬件上的，在你程序写的不是很烂的情况下，升级硬件远比优化程序节省成本。
3.网站被切割成了多个子网站,有一些控件(如header,footer)是要共享的,如何跨网站项目共享这些控件呢?
那就做成自定义控件啦。
4.ms的mvc 1.0也出来不少时间了,是否已经够成熟运用到项目中?或者是网站后台使用webform的,前台使用mvc?
推荐使用使用webform的,前台使用mvc，对于前台来说使用mvc能更好的提升性能，更方便的更换页面表现形式。后台界面相对稳定，用webform可以提高开发效率。
5.网站数据的缓存是自己开发一个hashtable什么的来维护呢,还是使用Memcached ?
初期建议用hashtable，因为简单，将来升级到Memcached 。
6.缩略图的处理,我看有的网站是在上传图片的时候直接生成,有的是在httpmodle里处理,访问的时候生成.
直接生成缩略图的好处是节约性能。httpmodle相反，每次浏览图片的时候都会生成新的图片，服务器压力大，建议直接生成。
7.同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别?
多语言建议使用asp.net自带的资源文件的方式实现，当前语言保存在cookie里面。
8.电子商务网站最多的就是 商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)?
规则引擎
9.如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢?
使用MQ队列
10.日志方面,log4net?
log4net只能记录程序运行日志，主要目的是用来调试程序的，系统业务操作日志还你是得自己建一个表来保存。
11.电子商务的全文检索,这也是个头疼的问题
lucene，微软索引服务，sqlserver全文检索，方案很多的。
12.负载均衡方面,有什么好的文章推荐码?
可以看windows 2003 集群方面的文章 1.项目划分是否会有问题,图中分别是 实体层,数据访问接口层,数据访问层,业务逻辑接口层,业务逻辑,网站A,B,C
目前我也是这样分的,不过当数据表结构有修改时,会带动其它层的联级修改,非常不方便，所以开发之前最好将数据库设计地完善一点。另外，当网站分成多个以后，其它项目生成的DLL文件要部署到每个网站的bin文件夹里，更新一次都要重新部署，这也是个挺烦人的事，当然可以将DLL部署到GAC里来解决这个问题，不过这样的话本地调试起来就不太方便了，因为项目一有改动，就要将生成的DLL重新拷贝到GAC里才能看到效果。
2.数据访问层是要开发效率(NBear,Linq,Nh等),还是访问效率(直接使用sql等)?是否可以先使用开发效率高的,等日后访问量大了,再重写并替换数据访问层?
这个我也在考虑。目前我还没有采用ORM框架，都是在DAL里直接访问DB的。
3.网站被切割成了多个子网站,有一些控件(如header,footer)是要共享的,如何跨网站项目共享这些控件呢?
自定义控件。
4.ms的mvc 1.0也出来不少时间了,是否已经够成熟运用到项目中?或者是网站后台使用webform的,前台使用mvc?
正在学习这一块。
5.网站数据的缓存是自己开发一个hashtable什么的来维护呢,还是使用Memcached ?
现在我用的比较多的是.net自带的数据缓存。
6.缩略图的处理,我看有的网站是在上传图片的时候直接生成,有的是在httpmodle里处理,访问的时候生成.
直接生成好，快一点。
7.同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别?
我没涉及到这一块，不过我觉得资源文件应该就是用来处理这个问题的。
8.电子商务网站最多的就是 商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)?
这些都放在逻辑层好了。
9.如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢?
MSMQ
10.日志方面,log4net?
目前我是自已写代码存在库里的。
11.电子商务的全文检索,这也是个头疼的问题
用lucene.net分词建索引，再直接从索引库里搜索，又快又准。
12.负载均衡方面,有什么好的文章推荐码?
不清楚了。 这样的设计要达到新蛋的效果肯定不可能的，新蛋少说几百台服务器，不同数据库之间的发布订阅链路都有几千条。有复杂的缓存，负载均衡机制。新蛋所有的通讯都是基于WCF的。另外对于这么大型的网站来说，数据库一刻都不停止，所以读写分离也很重要，因为你也不可能让数据库停下来进行备份。总归要做到新蛋这样的大型电子商务网站，靠你上面画的这点好像远远不够。
不过关于公共的header,footer,我不建议做成自定义控件，这个维护起来不方便，稍有变动就要发布dll，麻烦的。
如果你的header和footer不是很大的话，建议采用js+css的方式。然后加上压缩和cdn缓存，应该效率上能接受。

❹ 如何做一个个性化的推荐系统架构

答案跟如何定义“好”相关。
1，如果“好”指易扩展。推荐系统从架构上来说一般包括离线和在线投放系统两部分，离线部分包括离线数据和算法，在线部分包括实时数据和策略。
2，如果“好”指点击率。首先是好的数据，其次是好的算法。
3，如果“好”指用户体验好。要有好的产品形式，充给予用户选择的权利，比如订阅。

❺ 个性化推荐系统的基本框架

个性化推荐系统的基本框架如下：
参考国内最具代表性的百分点推荐系统框架来讲，个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品。
基于云计算的个性化推荐平台。消除数据孤岛，建立基于用户全网兴趣偏好轨迹的精准云计算分析模型，打通用户在多个网站的兴趣偏好，形成成用户行为偏好大数据中心。
多种智能算法库。基于多维度的数据挖掘、统计分析，进行算法模型的建立和调优。综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。
电子商务推荐系统的主要算法有：
（1） 基于关联规则的推荐算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基于内容的推荐算法 (Content-based Recommendation)
内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。
通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。如新闻组过滤系统News Weeder。
基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。尤其对于推荐系统常见的冷启动（Cold Start）问题，Content-based方法能够比较好的进行解决。因为该算法不依赖于大量用户的点击日志，只需要使用待推荐对象（item）本身的属性、类目、关键词等特征，因此该方法在待推荐对象数量庞大、变化迅速、积累点击数稀少等应用场景下有较好的效果。但该方法的缺点是对推荐物的描述能力有限，过分细化，推荐结果往往局限与原对象相似的类别中，无法为客户发现新的感兴趣的资源,只能发现和客户已有兴趣相似的资源。这种方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐，而对于一些较难提取出内容的商品，如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果。
（3） 协同过滤推荐算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
协同过滤推荐算法，可进一步细分为基于用户的协同过滤（user-based collaborative filtering）和基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）。
基于用户的协同过滤的基本思想是：根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行物品的推荐。
基于物品的协同过滤的基本原理也类似，该方法根据用户和物品直接历史点击或购买记录，来计算物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好的物品信息，将挖掘到的类似的物品推荐给用户
基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤各自有其适用场景。总的来看，协同过滤方法的缺点是:
1）稀疏性问题：如果用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确;
2）可扩展性问题：随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
3）冷启动问题：如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐。
4）长尾问题：对微小市场的推荐。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

❻ 个性化推荐系统的系统简介

个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。
在电子商务时代，商家通过购物网站提供了大量的商品，客户无法一眼通过屏幕就了解所有的商品，也无法直接检查商品的质量。所以，客户需要一种电子购物助手，能根据客户自己的兴趣爱好推荐客户可能感兴趣或者满意的商品。

❼ 什么是电子商务推荐系统

随着互联网的普及抄和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。
推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。
电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结构等关键技术进行了有益的探索和研究。本文的研究内容主要包括电子商务推荐系统推荐质量研究，电子商务推荐系统实时性研究，基于Web挖掘的推荐系统研究以及电子商务推荐系统体系结构研究

❽ 基于电子商务平台的推荐系统设计与实现

1、安全性 2、稳定性 3、是否兼容服务器 4、数据库设计要能承受 5、知道网站是B2B、B2C或者是B2G 6、方便性 7、处理速度快 8、客户服务 9、意见反馈 我个人意见是那么多。

❾ 哪个电子商务网站推荐系统做的最好,分析它是这么做的

要是做网店的话 ECSHOP和SHOPEX是首选