電子商務中滯銷商品推薦技術研究.pdf

1、隨著電子商務和網(wǎng)絡技術的迅猛發(fā)展，信息和商品的數(shù)量急劇增加，在此背景下推薦系統(tǒng)和個性化推薦技術應運而生。推薦系統(tǒng)能夠幫助客戶尋找其感興趣的商品，具有鞏固老客戶，吸引新客戶，提高用戶的滿意度的作用，從而提高銷售量。但是，商品數(shù)量和品種的增多的同時，也出現(xiàn)了有些具有價值的商品不易被用戶發(fā)現(xiàn)而滯銷的問題，以至物資浪費，利益損失。挖掘滯銷商品的價值，不僅能夠降低企業(yè)的損失，還能憑借低成本創(chuàng)造更大的利益。因此，滯銷商品的推薦技術研究在電子商務中具

2、有重要意義。
　　本文首先介紹了幾種常用的個性化推薦技術及方法。重點介紹了基于用戶的協(xié)同過濾推薦技術的基本思想和相似鄰居的計算，以及關聯(lián)規(guī)則的應用。
　　其次，通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)來預測和挖掘滯銷商品及與之密切相關的中間商品，提出一種借助中間商品激勵用戶購買滯銷商品的滯銷商品推薦模型，并提出按照時間權重的中間商品興趣度進行項目的個性化推薦。此推薦模型能夠有效預測滯銷商品，并根據(jù)客戶特征進行個性化推薦，為滯銷商品的推薦提供一種