检索结果-内蒙古大学图书馆

信息记录材料 2025年第1期26卷 94-96页

作者：徐晓彤咸宁职业教育(集团)学校湖北咸宁437000

本文旨在探讨人工智能技术在个性化推荐系统中的应用与效果评估。首先表述了人工智能技术、个性化推荐系统及两者之间的关系;其次重点阐述个性化推荐系统的关键技术,包括数据预处理与特征工程、协同过滤技术、基于内容的推荐技术、混合... 详细信息

本文旨在探讨人工智能技术在个性化推荐系统中的应用与效果评估。首先表述了人工智能技术、个性化推荐系统及两者之间的关系;其次重点阐述个性化推荐系统的关键技术,包括数据预处理与特征工程、协同过滤技术、基于内容的推荐技术、混合推荐技术以及在线学习与实时推荐;再次介绍推荐系统效果评估的各项指标与方法;最后通过案例分析流媒体平台和社交媒体的推荐系统,评估人工智能技术的应用效果。研究表明,人工智能技术能够显著提升个性化推荐系统的性能与用户体验,但仍需不断优化算法与评估方法。

关键词：人工智能个性化推荐系统协同过滤混合推荐效果评估

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大数据在电子商务个性化推荐系统中的应用

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商场现代化 2025年第9期 60-62页

作者：陈莎马玉蓉贵阳市女子职业学校

在信息技术日新月异的今天,大数据已成为电子商务领域不可或缺的动力源泉,本文全面探讨了大数据在电子商务个性化推荐系统中的应用。首先,介绍了大数据技术的基本概念、特征以及其在个性化推荐系统中的关键作用。其次,分析了协同过滤、... 详细信息

在信息技术日新月异的今天,大数据已成为电子商务领域不可或缺的动力源泉,本文全面探讨了大数据在电子商务个性化推荐系统中的应用。首先,介绍了大数据技术的基本概念、特征以及其在个性化推荐系统中的关键作用。其次,分析了协同过滤、深度学习及自然语言处理等推荐算法与大数据技术的融合,强调了实时数据处理的重要性及大数据平台如Hadoop和Spark在实现高效推荐系统中的应用。最后,还讨论了推荐系统的实施框架、面临的隐私与安全挑战,以及算法公平性与用户体验的平衡问题。虽然大数据技术极大地增强了推荐系统的性能,但也带来了数据安全与伦理方面的新挑战。

关键词：大数据电子商务个性化推荐系统

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个性化推荐系统中遗漏值处理方法的研究

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西安交通大学学报 2004年第8期38卷 808-810,850页

作者：王自强冯博琴西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求... 详细信息

为了高效地解决协同过滤算法中的遗漏值问题,而不是简单地用缺省值加以代替,提出了一种新的、在协同过滤中的遗漏值处理方法.其基本思想是,先利用具有最小方差的局部主成分,把包含有遗漏值的不完备数据集划分成多个模糊聚类,然后通过求解广义逆矩阵来获得各个子聚类的主成分,最终在局部主成分的基础上通过简单的线性方程模型去估计聚类中的遗漏值.实验表明,这种方法的优点是低内存需求,具有较小的平均绝对偏差值,并且显示出了比传统推荐算法更好的推荐质量.

关键词：个性化推荐系统协同过滤遗漏值主成分分析模糊聚类

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基于人工智能的个性化推荐系统在中小企业精准营销中的应用研究

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老字号品牌营销 2025年第7期 16-18页

作者：朱蓬莱金肯职业技术学院南京211100

随着人工智能技术的快速发展,个性化推荐系统已成为企业实现精准营销的核心工具。本文通过分析人工智能与市场营销的理论关联,构建了个性化推荐系统的技术框架,并以电商和社交媒体平台为案例,验证其在实际营销场景中的效能。研究发现,... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,个性化推荐系统已成为企业实现精准营销的核心工具。本文通过分析人工智能与市场营销的理论关联,构建了个性化推荐系统的技术框架,并以电商和社交媒体平台为案例,验证其在实际营销场景中的效能。研究发现,个性化推荐系统通过用户画像建模与行为预测,能够显著提升点击率(CTR)和转化率(CVR),但同时也面临数据隐私与算法透明度的挑战。最后,解析中小企业个性化营销的困境,结合之前分析,本文为中小企业提出了低成本、高适配性的应用策略,助力其在资源有限的条件下实现精准营销目标。

关键词：人工智能个性化推荐系统精准营销中小企业

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电子商务平台中的个性化推荐系统与用户黏性分析

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商业观察 2025年第4期11卷 39-42页

作者：李梓铭格乐大学泰国曼谷999003

在电子商务平台中,个性化推荐系统是提升用户体验和增强用户黏性的关键技术。文章系统分析了个性化推荐系统的基本原理、架构和实现方法,探讨了用户黏性的定义、影响因素及提升策略。通过研究个性化推荐系统对用户行为、满意度和黏性的... 详细信息

在电子商务平台中,个性化推荐系统是提升用户体验和增强用户黏性的关键技术。文章系统分析了个性化推荐系统的基本原理、架构和实现方法,探讨了用户黏性的定义、影响因素及提升策略。通过研究个性化推荐系统对用户行为、满意度和黏性的具体影响,结合案例分析,对个性化推荐系统的实际应用效果进行了评估,并提出了个性化推荐系统的优化与改进策略,包括算法优化、数据处理技术提升以及用户隐私保护等方法,以期通过个性化推荐系统的有效应用,进一步提高用户黏性。

关键词：电子商务平台个性化推荐系统用户黏性推荐算法数据隐私

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个性化推荐系统的多样性研究进展

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图书情报工作 2013年第20期57卷 127-135页

作者：安维刘启华张李义武汉大学信息管理学院江西财经大学信息管理学院

在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐... 详细信息

在分析多样性类型的基础上,重点对信息物理、二次优化、社会化网络和时间感知4种提高个性化推荐多样性的方法进行概括、比较和分析,接着总结推荐系统多样性的主要度量指标。最后,对未来有等深入研究的问题进行展望。研究指出:移动推荐系统的多样性和新颖性研究,信息物理方法应用于推荐系统领域的机理分析,推荐系统的时序多样性和计算量问题以及各种推荐算法的有效组合研究是未来需重点突破的方向。

关键词：个性化推荐系统多样性研究进展

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个性化推荐系统理论探索:从系统向用户为中心的演进

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情报理论与实践 2016年第3期39卷 52-56页

作者：刘凯王伟军黄英辉方璐渤海大学教育与体育学院辽宁锦州121013 华中师范大学青少年网络心理与行为教育部重点实验室湖北武汉430079 华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079

与面向机器的推荐系统不同,个性化推荐系统面向的是作为系统使用主体的人。推荐系统发展的实践呼唤以用户为中心的个性化推荐系统理论体系的形成与完善。文章试图从理论上抽象并构建这一体系,分别从学科基础、发展阶段、本质、体系构架... 详细信息

与面向机器的推荐系统不同,个性化推荐系统面向的是作为系统使用主体的人。推荐系统发展的实践呼唤以用户为中心的个性化推荐系统理论体系的形成与完善。文章试图从理论上抽象并构建这一体系,分别从学科基础、发展阶段、本质、体系构架和评价指标5个方面进行具体阐释,首次提出个性化推荐系统的本质是认知助手,以及情境、用户、资源融合下的H3W体系构架。本文有待开展进一步的细致工作对该理论体系进行补充、完善和修正。

关键词：个性化推荐系统理论研究用户分析演化过程

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基于矩阵聚类的电子商务网站个性化推荐系统

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小型微型计算机系统 2003年第11期24卷 1922-1926页

作者：岳训苗良巩君华岳荣山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018 山东科技大学基础部山东泰安271000

提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高... 详细信息

提出一种基于 "矩阵聚类 "的电子商务网站个性化推荐系统 ,通过分析 Web server日志文件中的访问页面序列行为数据 ,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型 ;并使用一种新型的 "矩阵聚类 "算法挖掘潜在购买者与较高购买者的相似特征 ,从而帮助顾客发现他所希望购买的产品信息 ,用于提高实际购买量 .该技术特别适合于目前大型的电子商务网站 ,实验数据表明。

关键词：电子商务网站个性化推荐系统矩阵聚类数据挖掘线性关联 Webserver 日志文件

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个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究

个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究

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作者：付晓悦河南财经政法大学

学位级别：硕士

随着电子商务的快速发展,购物网站的市场竞争程度不断加剧。一些网站为了节约网购消费者搜寻时间和激发网购消费者潜在需求,开发和运用个性化推荐系统。这种营销技术究竟对网络消费者的购买意愿产生何种程度的影响是论文研究的主题。首... 详细信息

随着电子商务的快速发展,购物网站的市场竞争程度不断加剧。一些网站为了节约网购消费者搜寻时间和激发网购消费者潜在需求,开发和运用个性化推荐系统。这种营销技术究竟对网络消费者的购买意愿产生何种程度的影响是论文研究的主题。首先,论文对个性化推荐系统、消费者购买意愿和消费者信任的国内外相关文献进行了综述,并在综述的基础上将个性化推荐系统的特性归纳为信息编排、信息详尽度、信息可靠性、推荐强度、视觉线索和网站形象六个主要方面。其次,论文从购物网站个性化推荐系统的六个特性,消费者信任和网购消费者购买意愿的相互关系提出概念模型,并且通过结构化方程的方法对此模型进行检验。检验结果表明信任是网购消费者购买意愿最重要影响因素。在消费者信任的前因中,信息可靠性和信息编排对网购消费者的信任影响最为显著,网站形象影响程度次之,信息详尽度也显著影响网购消费者信任态度。除了信任是显著影响消费者购买意愿的因素外,信息可靠性、信息编排和网站形象同样能够直接影响到消费者购买意愿。其中,信息可靠性影响程度仅次于信任,其次是信息编排、网站形象。最后,论文根据上述研究结论,提出购物网站建立个性化推荐系统的参考性建议。同时,论文还指出了该研究的不足之处和未来进一步研究的方向。

关键词：个性化推荐系统消费者信任网购意愿

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个性化推荐系统、信任与用户购买意愿的关系研究

个性化推荐系统、信任与用户购买意愿的关系研究

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作者：赵雪河北大学

学位级别：硕士

随着互联网和电子商务的迅速发展,万物互联时代已经到来,越来越多的用户更加青睐在网络上购物。网络购物的热潮在席卷全球的同时,网上用户的群体也在不断地扩大。网络购物在一定程度上取代了实体购物,一跃成为现下最流行的购物方式之一... 详细信息

随着互联网和电子商务的迅速发展,万物互联时代已经到来,越来越多的用户更加青睐在网络上购物。网络购物的热潮在席卷全球的同时,网上用户的群体也在不断地扩大。网络购物在一定程度上取代了实体购物,一跃成为现下最流行的购物方式之一。因此,购物网站增多,竞争也更加激烈,要想在购物网站中脱颖而出,这就需要各大电商采取多样化的营销手段来激发用户的购买热情。同时,用户也在寻找能够节省时间成本的方式快捷购物。于是,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统与搜索引擎不同,它作为网站为用户提供的一种辅助购买系统,给用户与网站都带来了效益与众多便利,它既节省了用户购物时间,提高了购物效率,满足了用户个性化多元化购物需求,促进了用户由浏览者向购买者的角色转变,又提高了购物网站的交叉销售业绩和用户对网站的黏着性和忠诚度,增加了网站点击量与购买量,实现了互助互赢。本研究不仅丰富了个性化推荐系统与用户购买意愿的实证研究,也为未来的研究提供了一定的理论基础。论文首先回顾了个性化推荐系统、信任和用户购买意愿等方面的相关研究文献,通过对其进行梳理、总结,并结合调查问卷的方式,将个性化推荐系统的特征分为视觉性、安全性、交互性和时效性。然后,基于S-O-R模型来构建出研究模型。并基于以往专家学者的研究及实际调研,提出了9个研究假设,对收集的有效问卷数据使用SPSS21.0软件进行数据分析。通过信效度检验、描述性统计分析、回归分析及相关分析对研究模型和研究假设进行了检验,得出主要结论:(1)购物网站个性化推荐系统的视觉性、安全性、交互性和时效性正向影响用户对网站和系统的信任。(2)用户的信任正向影响用户购买意愿。(3)购物网站个性化推荐系统的视觉性、安全性、交互性和时效性以信任为中介变量正向影响用户购买意愿。最后,本研究为电子商务网站提高个性化推荐系统的作用效果提出以下建议。第一,完善个性化推荐系统的视觉性,提升网站形象;第二,加强个性化推荐系统的安全性,降低风险;第三,加强用户与网站的互动;第四,提升个性化推荐系统的时效性,实行实时推荐;第五,增强用户对购物网站和个性化推荐系统的信任度。

关键词：个性化推荐系统用户信任用户购买意愿

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