电子商务推荐系统的算法与模型分析

⑴ 求对电子商务推荐系统的研究与分析的论文和开题报告

可以去淘宝的《翰林书店》店铺，店主应该能帮你下载到这论文

⑵ 如何评价一个好的推荐系统算法 – 我爱机器学习

如何更好地掌握机器学习Colorado是伯克利大学的在读博士，同时也是Metacademy的创始人。Metacademy是一个优秀的开源平台，许多专业人员共同在这个平台上编写wiki文章。目前，这些文章主要围绕着机器学习和人工智能这两个主题。在Colorado的建议中，更好地学习机器学习的方法就是不断的通过书本学习。他认为读书的目的就是让心中有书。一个博士在读生给出这样的建议并不令人惊讶，以前本站可能还推荐过类似的建议。这个建议还可以，但我不认为适用每个人。如果你是个开发者，想实现机器学习的算法。下面列出的书籍是一个很好的参考，可以从中逐步学习。机器学习路线图他的关于机器学习的路线图分为5个级别，每个级别都对应一本书必须要掌握的书。这5个级别如下：Level0（新手）：阅读《DataSmart:》。需要了解电子表格、和一些算法的高级数据流。Level1（学徒）：阅读《MachineLearningwithR》。学习在不同的情况下用R语言应用不同的机器学习算法。需要一点点基本的编程、线性代数、微积分和概率论知识。Level2（熟练工）：阅读《》。从数学角度理解机器学习算法的工作原理。理解并调试机器学习方法的输出结果，同时对机器学习的概念有更深的了解。需要有算法、较好的线性代数、一些向量积分、一些算法实现经验。Level3（大师）：阅读《ProbabilisticGraphicalModels:PrinciplesandTechniques》。深入了解一些高级主题，如凸优化、组合优化、概率论、微分几何，及其他数学知识。深入了解概率图模型，了解何时应该使用以及如何解释其输出结果。Leval4（宗师）：随便去学吧，记得反馈社区。Colorado针对每个级别中列出的书中章节阅读建议，并给出了建议去了解的相关顶级项目。Colorado后来重新发布了一篇博客，其中对这个路线图做了一点修改。他移除了最后一个级别，并如下定义了新的级别：好奇者、新手、学徒、熟练工、大师。他说道，Level0中的机器学习好奇者不应该阅读相关书籍，而是浏览观看与机器学习有关的顶级视频。机器学习中被忽视的主题ScottLocklin也阅读了Colorado的那篇博客，并从中受到了启发，写了一篇相应的文章，名为“机器学习中被忽视的想法”（文中有BorisArtzybasheff绘制的精美图片）。Scott认为Colorado给出的建议并没有充分的介绍机器学习领域。他认为很少有书籍能做到这一点，不过他还是喜欢PeterFlach所著的《MachineLearning:》这本书，因为书中也接触了一些隐晦的技术。Scott列出了书本中过分忽视的内容。如下所示：实时学习：对流数据和大数据很重要，参见VowpalWabbit。强化学习：在机器人方面有过讨论，但很少在机器学习方面讨论。“压缩”序列预测技术：压缩数据发现学习模式。参见CompLearn。面向时间序列的技术。一致性预测：为实时学习精确估计模型。噪声背景下的机器学习：如NLP和CV。特征工程：机器学习成功的关键。无监督和半监督学习。这个列表很好的指出了机器学习中没有注意到的领域。最后要说明的是，我自己也有一份关于机器学习的路线图。与Colorado一样，我的路线图仅限于分类/回归类型的监督机器学习，但还在完善中，需要进一步的调查和添加所有感兴趣的主题。与前面的“读这些书就可以了”不同，这个路线图将会给出详细的步骤。

⑶ 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

⑷ 电子商务推荐系统发展趋势是怎么样

电子商务模式的发展趋势及方向： 1，移动购物。 至2014年年底，手机用户已经达到了五亿，而PC用户是5.9亿，而手机的渗透率增速是远大于PC的渗透率的。也就是说在2017年，手机用户将超过PC用户，也就是说电子商务将来的主战场不是在PC，而是在移动设备上。而移动用户有很多的特点，首先购买的频次更高、更零碎，购买的高峰不是在白天，是在晚上和周末、节假日。而移动购物将会革PC电子商务的命，我们要做好准备，我们要迎接这场新的革命。而做好移动购物，不能简简单单的把PC电子商务搬到移动上面，而要充分的利用这种移动设备的特征，比如说它的扫描特征、图象、语音识别特征、感应特征、地理化、GPS的特征，这些功能可以真正的把移动带到千家万户。 2，平台化。 目前大的电商都开始有自己的平台，其实这个道理很清楚，就是因为这是最充分利用自己的流量、自己的商品和服务最大效益化的一个过程，因为有平台，可以利用全社会的资源弥补自己商品的丰富度，增加自己商品的丰富度，增加自己的服务和地理覆盖。 3，电子商务将向三四五线城市渗透。 一方面来源于移动设备继续的渗透，很多三四五线城市接触互联网是靠手机、Pad来上网的，而且这些城市首先经济收入提高，再加上本地的购物不便，加上商品可获得性很差，加上零售比先进国家落后。 随着一二线城市网购渗透率接近饱和，电商城镇化布局将成为电商企业们发展的重点，三四线城市、乡镇等地区将成为电商“渠道下沉”的主战场，同时电商在三四线欠发达地区可以更大的发挥其优势，缩小三四线城市、乡镇与一二线城市的消费差别。阿里在发展菜鸟物流，不断辐射三四线城市;京东IPO申请的融资金额大约为15亿美元到19亿美元之间，但是京东在招股书中表示，将要有10到12亿美元用于电商基础设施的建设，似乎两大巨头都将重点放在了三四线城市。事实上，谁先抢占了三四线城市，谁将在未来的竞争中占据更大的优势。 4，物联网。 随着可穿戴设备和RFID的发展，将来的芯片可以植入在皮肤里面，可以植入在衣服里面，可以在任何的物品里面，任何物品状态的变化可以引起其他相关物品的状态变化。你可以想象，如果你放一个牛奶放进你的冰箱，进冰箱的时候自动扫描，自动的知道这个保质期，知道什么时候放进去，知道你的用量，当你要完的时候，马上可以自动下订单，这个订单作为商家接到订单马上给你送货，刚好下订单可能又会触发电子商务，从供应商那里下订单，而那个订单触发生产，也就是说所有的零售、物流和最后的生产可以全部结合起来。 5，社交购物。 社交购物可以让大家在社交网络上面更加精准的去为顾客营销，更个性化的为顾客服务。 6，O2O。 比如沃尔马在上海建了一个社区的服务点，那有三个功能，第一是集货的区域，由那个地方集散到顾客手中;第二那个地方是顾客取货的点;第三个那个地方是营销的点，展示我们的商品，为社区的居民进行团购，帮助他们上网，帮助他们使用手机购物，起了三个作用。但很感叹的是什么呢?传统零售在往线上走，电子商务往线下走，最后一定是O2O的融合，为顾客提供多渠道、更大的便利。 7，云服务和电子商务解决方案。 大量的电子商务的企业发展了很多的能力，这些能力包括物流的能力、营销的能力、系统的能力、各种各样为商家为供应商为合作伙伴提供电子商务解决方案的能力，这些能力希望最大效率的发挥作用。比如说我们推出一个SBY，这里面有营销服务、数据服务、平台服务、物流服务。刚刚又推出了金融服务，还会有更多的服务。也就是说我们把自己研发出来的，为电子商务本身提供的能力，提供给全社会。 8，大数据的应用。, 电子商务的盈利模式逐渐进一步升级。低级的，盈利是靠商品的差价。下一个能力是为供应商商品做营销，而做到返点，营销所带来的盈利。下一个盈利方面是靠平台，有了流量、顾客，希望收取平台使用费和佣金提高自己的盈利能力。下一个能力是金融能力，也就是说为我们的供应商、商家提供各种各样的金融服务，得到的能力。下一个能力是数据，也就是我们有大量电子商务顾客行为数据，利用这个数据充分产生它的价值，这个能力也是为电子商务盈利的最高层次。而数据，我们知道也是一个逐渐升级的过程，原始的数据是零散的，价值非常小，而这些数据经过过滤、分析而成为了信息，而在信息的基础之上建立模型，来支持决策，成了我们的知识，而这些知识能够做预测，能够举一反三，能够悟出道理，成了我们的智慧。所以在整个升级，数据升级，和我们数据价值的升级，我们从中就充分的体现这个大数据的价值。 9，精准化营销和个性化服务。 精准化营销和个性化服务这个需求大家都是有的，希望这个网站是为我而设的，希望所有为我推荐的刚好是我要的，以后的营销不再是大众化营销，而是窄众营销。每个人都希望最大效率的应用这个营销的渠道和营销的工具化是窄众营销，每个人精准化的知道他的需求，为他提供个性化的营销和服务。 10，互联网金融。 互联网这个平台可以说上面有演员、有观众，有很多的戏，这个戏就是这里面的一些内容，也就是说含有保险、基金、小贷，有各种各样的服务，是戏的内容。演员就是那些银行、金融机构、保险公司等等。观众就是所有的大宗顾客，还有比如说我们的商家、供应商、合作伙伴。这个平台最好的为所有的大众服务，所有的这台戏上面的观众服务，也就是这个平台的作用。

⑸ 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

⑹ 谁有基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析

个大数据的大神给个 基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析啊
我有部分代码但是不知道怎么在Eclipse上实现 求解答啊
1.public class AggregateAndRecommendRecer extends Recer<VarLongWritable,VectorWritable,VarLongWritable,RecommendedItemsWritable>{
...
public viod rece (VarLongWritable key,Iterable<VectorWritable>values,Context context)throws IOException,InterruptedException{
Vector recommendationVector=null;
for(VectorWritable vectorWritable:values){
recommendationVector=recommendationVector==null?
vectorWritable.get();
recommendationVector.plus(bectorWritable.get());
}
Queue<RecommendedItem> topItems=new PriorityQueue<RecommendedItem>(recommendationsPerUser+1,Collections.reverseOrder(.getInstance()));
Iterator<Vector.Element> recommendationVectorIterator=recommendationVector.iterateNonZero();
while(recommendationVectorIterator.hasNext()){
vector.Element element=recommendationVectorIterator.next();
int index=element.index();

⑺ 电子商务推荐系统现在有什么问题

电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商务活动的满意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。
电子商务推荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的浏览者转变为购买者，提高主动性；其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售能力；最后，可以提高、维持客户对网站的满意度和信任度。
电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。
电子商务推荐技术
目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于内容推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用推荐，基于关联规则推荐,混合推荐等等。
1.基于内容的推荐。它是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于商品信息, 包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。
内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品，只能发现和用户已有兴趣相似的商品。
2.协同过滤推荐。协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。协同过滤推荐优点有:能为用户发现新的感兴趣的商品;不需要考虑商品的特征,任何形式的商品都可以推荐。缺点是:稀疏性问题,用户对商品的评价矩阵非常稀疏;可扩展性问题,随着系统用户和商品的增多,系统的性能会越来越低;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。
3.基于知识的推荐。在某种程度上可以看成是一种推理技术，各个方法因所用的知识不同而有明显区别。基于知识的推荐提出了功能知识的概念。简单的说，功能知识是关于某个项目如何满足某个特定客户的知识，它能解释需要和推荐之间的关系。在基于知识的推荐看来，客户资料可以是任何能支持推理的知识结构，并非一定是用户的需要和偏好。
4.基于效用的推荐。它是根据对客户使用项目的效用进行计算的，核心问题是如何为每个客户创建效用函数，并考虑非产品属性，如提供商的可靠性和产品的可用性等。它的优点是能在效用函数中考虑非产品因素。效用函数通过交互让用户指定影响因素及其权重对于大多数用户而言是极其繁琐的事情，因而限制了该技术的应用。
5.基于关联规则的推荐系统往往利用实际交易数据作为数据源，它符合数据源的通用性要求。以关联规则为基础，把已购商品作为规则头,推荐对象作为规则体,其中关联规则的发现最关键且最耗时,但可以离线进行。其特点是实现起来比较简洁,推荐效果良好,并能动态地把客户兴趣变化反映到推荐结果中。
6.混合推荐技术。混合推荐系统整合两种或更多推荐技术以取得更好的实际效果。最常见的做法是将协同过滤推荐技术与其它某一种推荐技术相结合。例如,结合基于协同过滤和基于内容推荐这两种推荐技术,尽量利用它们的优点而避免其缺点,提高推荐系统的性能和推荐质量。比如,为了克服协同过滤的稀疏性问题,可以利用用户浏览过的商品预期用户对其他商品的评价,这样可以增加商品评价的密度,利用这些评价再进行协同过滤,从而提高协同过滤的性能。
电子商务推荐系统，一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现，另一方面在帮助客户快速定位感兴趣的商品的同时也为企业实现了增值。电子商务推荐系统作为有利的分析工具和促销手段，已成为电子商务网站的竞争工具，必将获得广泛的应用和发展。本文对电子商务推荐系统进行了介绍，并对推荐技术进行了概述。目前国内的电子商务网站在这方面的实践处在快速发展的阶段，因此还需要继续研究出更智能、更优化的电子商务推荐技术。

⑻ 电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些

通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

第二、RFM模型

这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。

第三、Spss分析

主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。

第四、网站分析

访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。

⑼ 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。

⑽ 推荐系统算法

基 于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。
在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象 的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。