電子商務系統(tǒng)的體系結構設計及推薦技術的研究.pdf

1、電子商務是國際市場出現(xiàn)和發(fā)展起來的新興貿易方式。電子商務網(wǎng)站的建設比較容易，但要讓電子商務網(wǎng)站發(fā)揮更高的效益則是困難的事情。如何吸引客戶，提高客戶的忠誠度成為企業(yè)競爭的關鍵。構建支持企業(yè)決策的電子商務系統(tǒng)體系結構能為個性化服務提供良好的數(shù)據(jù)支持，而個性化推薦算法又能夠提高客戶的忠誠度。因此，電子商務系統(tǒng)的體系結構及個性化推薦算法成為了電子商務系統(tǒng)的研究熱點。
　　本文首先介紹了企業(yè)信息工廠(Corporate Informatio

2、n Factory，CIF)、電子商務在體系結構上的需求和企業(yè)信息工廠與電子商務接口等內容。重點描述了如何將CIF與Web環(huán)境高效的結合起來為個性化推薦提供數(shù)據(jù)支持。
　　在電子商務中通過將CIF和Web環(huán)境結合，可以創(chuàng)建一個穩(wěn)定、靈活的接口，為Web環(huán)境中的個性化服務提供數(shù)據(jù)支持。針對擁有多個網(wǎng)站的電子商務企業(yè)，在CIF的基礎上提出了一種基于分布式Web ODS的系統(tǒng)體系結構。該體系結構充分利用了ODS的特點，可以為企業(yè)提供一個

3、集中所有數(shù)據(jù)信息的唯一視圖和一個抽象、集成的高性能信息管理平臺。Web ODS可以基于客戶特征信息與個性化引擎交互，啟動一系列推薦事件。
　　協(xié)同過濾是電子商務個性化推薦系統(tǒng)中采用最廣泛的推薦技術，但現(xiàn)有的協(xié)同過濾算法不能反映出每年特定的事件與用戶購買行為的關聯(lián)性。提出了一種考慮年度日程表事件的協(xié)同過濾算法，引入了時間權值函數(shù)，使得同一時期的越接近當前用戶訪問時間的近鄰用戶所購買商品的推薦度越高，體現(xiàn)出了推薦算法的事件相關性。