B2C電子商務(wù)中商品推薦模型研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)作為一種新型、高效的商務(wù)模式快速普及。電子商務(wù)系統(tǒng)為用戶提供越來(lái)越多的選擇，但是用戶卻會(huì)迷失在大量的商品空間中，無(wú)法順利找到自己需要的商品。一方面原因是在電子商務(wù)環(huán)境下可選擇的商品過(guò)于豐富，另一方面原因是由于用戶和商品在空間上的分離。在這種背景下，商品推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，它可以根據(jù)用戶的特征和商品之間的關(guān)聯(lián)來(lái)推薦商品。 本文特別選擇了B2C電子商務(wù)網(wǎng)站作為商品推薦模型的研究對(duì)象，在分析現(xiàn)

2、有商品推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上，給出了一種適合B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的，基于訪問頻率矩陣和文本相似度的商品推薦模型。本文主要研究了Web日志中有效數(shù)據(jù)的分析、提取、基于頻率矩陣的商品關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)和文本相似度計(jì)算。論文首先介紹了個(gè)性化服務(wù)以及個(gè)性化服務(wù)和商品推薦的關(guān)系，對(duì)不同的推薦技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的比較，并分析了幾種推薦技術(shù)對(duì)于B2C電子商務(wù)網(wǎng)站的適用性。其次，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)在推薦實(shí)時(shí)性方面存在的不足，給出了一種基于訪問頻率矩陣的商品關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)算法，并使用該算

3、法得出的商品關(guān)聯(lián)生成商品推薦規(guī)則。再者，將文本相似度計(jì)算的概念引入商品推薦模型，實(shí)現(xiàn)商品相似度的計(jì)算，以改善推薦模型的覆蓋率和匹配率。最后論文給出了B2C電子商務(wù)網(wǎng)站商品推薦系統(tǒng)的總體技術(shù)方案、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)方法。 在商品推薦模型的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)商品推薦原型系統(tǒng)。原型系統(tǒng)包括用戶交互模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、商品關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)模塊、商品介紹向量化模塊和商品推薦模擬模塊等六個(gè)模塊。實(shí)驗(yàn)表明該商品推薦模型實(shí)現(xiàn)了B2C電子商務(wù)中商品推薦