電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展,電子商務(wù)系統(tǒng)在為用戶提供越來越多選擇的同時(shí),其結(jié)構(gòu)也變得更加復(fù)雜,用戶經(jīng)常會(huì)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(wù)中的商品推薦系統(tǒng)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(gòu)買過程.在日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下,商品推薦系統(tǒng)能有效留住客戶、防止客戶流失,提高電子商務(wù)企業(yè)的銷售以及競(jìng)爭(zhēng)力.商品推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)系統(tǒng)中具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景,

2、逐漸成為電子商務(wù)IT技術(shù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容,得到越了來越多研究者的關(guān)注.目前,雖然電子商務(wù)中的商品推薦系統(tǒng)在理論和實(shí)踐中都得到了很大發(fā)展,但是隨著電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大,商品推薦系統(tǒng)也面臨一系列挑戰(zhàn).針對(duì)商品推薦系統(tǒng)所面臨的主要挑戰(zhàn),該文在以下三個(gè)方面對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)進(jìn)行了有益的探索和研究.第一,提出了基于選舉理論的推薦算法.在過往電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中,普遍使用協(xié)同過濾推薦算法,而在大型電子商務(wù)系統(tǒng)中,由于用戶的喜好對(duì)于供其選擇的

3、商品來說可能是有矛盾的,協(xié)同過濾推薦算法并不能很好的解決這個(gè)問題,基于選舉理論的算法在這方面卻有不錯(cuò)的解決方法.另外,優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)應(yīng)該能根據(jù)用戶的喜好程度對(duì)某類商品各種選擇進(jìn)行排序,然后按照這種排序把推薦結(jié)果提供給用戶,基于選舉理論的算法同樣勝任這種要求.第二,提出了采用基于樸素貝葉斯分類器進(jìn)行文本分析,這種文本分析一方面能夠跟蹤用戶的行為,發(fā)現(xiàn)用戶喜好的變化并記錄在數(shù)據(jù)庫(kù)中,使用戶模型能夠動(dòng)態(tài)的改變.另一方面減少了用戶設(shè)置喜好信息的