检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈凤桃吉林大学

学位级别：硕士

最近几年,互联网以及信息技术在很大程度上推动了社会经济以及其他行业的发展。电子商务技术,作为一项比较新型的、高质量的模式,已经开始逐渐变得成熟起来。电子商务有利也有弊,它在带给人们便利的同时,还在一定程度上遇到了很多问题... 详细信息

最近几年,互联网以及信息技术在很大程度上推动了社会经济以及其他行业的发展。电子商务技术,作为一项比较新型的、高质量的模式,已经开始逐渐变得成熟起来。电子商务有利也有弊,它在带给人们便利的同时,还在一定程度上遇到了很多问题。尤其是B2C电子商务的使用者难以从许多信息中选择自己的产品或者是服务。就企业来看,如何使网站的吸引力增强,并提高服务水平,以便保证利益最大化,是必须处理的技术问题。电子商务正是在计算机、网络、数据库等信息技术推动下迅速发展起来的行业。电子商务主要指的是交易者双方采用计算机网络,根据某些交易规则或标准从事商务信息﹑商务管理和商品交易等交易活动。在互联网技术高速发展的情况下,电子商务已经成为了未来企业发展的一大主流方向。在电子商务发展不断得到发展的情况下,企业﹑社会和个人都实实在在地得到了实惠,人类也从此进入了信息化社会。电子商务推荐系统这个互联网上的电子商务程序化系统就是可以处理这些问题的系统方案。数据挖掘技术可以在海量数据中获取有用知识,找出销售的商品之间﹑商品与客户之间存在的内在联系,在电子商务推荐中有非常重要的应用价值。当前对电子商务系统研究仍然是在不断完善,最终目的就是实现顾客在购物过程中更方便快捷,从中企业也可以获得顾客的一些数据信息以及顾客对产品的评论,并且将这些信息数据作为一种获得新知识的依据。这篇文章主要对电子商务的有关数据挖掘进行了深入研究。重要的有以下几个方面:在目前的电子商务系统当中,对很多的历史性成果进行了有效的积累。经过组建有关数据仓库,对系统的数据集成进行有效实现,想到有关电子商务的技术以及电子商务领域上的特征,选取有关的规则来进行有效的规则运算。还提出了推荐的方式,经过对重要联系规则进行算法分析,获取了有关FP-Growth的算法性的挖掘,还经过实验性的探究,使得这个算法在商务体系当中进行有关运用,来证明这个算法在电子商务活动当中的实用性价值;在现有电子商务系统基础上,通过数据仓库和数据挖掘技术将电子商务推荐集成到现有系统上,形成了基于数据挖掘的电子商务推荐系统。最后,通过实验分析了系统在吸引客户,提高客户服务水平和商业效益方面的价值。该课题对于电子商务的有关推荐系統,对于数据挖掘的技术性研究以及某些探索的实现,对有关电子商务的推荐提出了某些新的思路以及新的视角。

关键词：电子商务推荐系统数据挖掘数据仓库关联规则

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Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

Web使用挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究

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作者：梁伟天津大学

学位级别：硕士

电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以Web日志文件格式存储于Web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究Web使用挖... 详细信息

电子商务的流行使数据挖掘成为商业竞争中一项必不可少的技术。用户对网站的访问产生了海量的原始数据,这些数据以Web日志文件格式存储于Web服务器中,没有数据挖掘技术便不可能将这些海量数据转化为有用的信息。本论文主要研究Web使用挖掘,因为可以通过Web使用挖掘了解到用户的浏览行为模式,而这恰恰是电子商务推荐系统成败的关键。Web使用挖掘是数据挖掘技术在Web日志文件上的应用,其目的是从中获取有价值的信息为电子商务推荐系统所用。本文首先提出了一个电子商务推荐系统的体系结构,然后详细讲解了该系统中各个模块的构造、功能以及如何相互协作从而最终完成推荐任务。并着重研究了数据预处理和序列模式挖掘的实现。数据预处理是Web使用挖掘过程中关键一步,其处理结果的质量直接影响后续步骤比如事务识别、路径分析、关联规则挖掘和序列模式挖掘等的效果。提出了数据预处理算法USIA,不但在一次处理过程中可以识别出用户和会话,而且实验证明其处理效率较高而且识别准确。为了满足关联规则和序列模式挖掘的需要,提出了一个简洁但是高效的算法Predictor。经第一阶段实验检验基本满足了页面实时推荐的需要,而且该算法同时实现了数据的增量挖掘。所有实验数据完全为实际网站Web日志数据,非模拟生成,进一步保证了实验结果的准确性和可靠性。

关键词： Web使用挖掘电子商务推荐系统数据预处理序列模式

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基于消费者行为的电子商务推荐系统接受度及策略研究

基于消费者行为的电子商务推荐系统接受度及策略研究

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作者：匡浩中央财经大学

学位级别：硕士

随着因特网在全球的普及,尤其是近年来,我国网民数量的快速增长,网络的优势和价格得到了普遍的认同,并广泛的被各个行业采用,这也促进了我国电子商务的迅猛发展。对于电子商务企业来说,网络营销显得尤为重要。电子商务推荐系统作为一种... 详细信息

随着因特网在全球的普及,尤其是近年来,我国网民数量的快速增长,网络的优势和价格得到了普遍的认同,并广泛的被各个行业采用,这也促进了我国电子商务的迅猛发展。对于电子商务企业来说,网络营销显得尤为重要。电子商务推荐系统作为一种营销的工具和手段,就在这种背景下诞生。\n 电子商务推荐系统的研究涉及到应用数学、信息科学、统计学等学科,同时,它也和管理科学和消费行为等学科密切相关。现在比较公认的关于电子商务推荐系统的定义是:“利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。”它的作用有以下三点：(1)将电子商务系统的浏览者转变为购买者;(2)提高电子商务系统的交叉销售;(3)保留用户。\n 现阶段关于电子商务推荐系统的研究几乎全部集中在算法和技术上。从推荐技术的角度看，推荐系统的研究可以分为六大类:基于内容过滤的推荐、基于协同过滤技术的推荐、基于知识的推荐、基于关联规则的推荐、基于效用的推荐和组合推荐等。这些研究都是从底层的技术出发,探究如何提高推荐系统的准确度。然而,却很少有人关注推荐系统所面对的网络消费者的行为。我们只有真正了解了消费者的行为,尤其是网上消费的行为,才能让推荐有的放矢,才能让推荐系统的推荐准确度更高,从而更好的发挥推荐系统的作用。\n 为此,我们将站在一个更高的角度来重新审视电子商务推荐系统。在这里,我们重新定义电子商务推荐系统:“它是包含消费者购买行为数据挖掘,商品推荐及其推荐策略组合在内的购买决策全过程的网络营销,旨在满足消费者个性化的需求,提高客户的满意度和忠诚度。”从这个意义上讲,我们所研究的问题,不仅应该包括推荐什么商品的问题,而且应该包括怎么去推荐,什么时间推荐的问题。本项研究给电子商务推荐系统的研究提出了一个新的方向,并能在应用中提高系统的效率,从而促进电子商务的发展。\n 首先,本文从电子商务推荐系统和消费者行为学两个方面综合概括了目前国内外研究成果。分析并比较了推荐系统相关技术,重点考察了消费者行为学模式研究,并选用了霍金斯消费者行为模型作为本文模型研究的基础之一。\n 其次,为了了解用户对于电子商务推荐系统的态度,验证并探索影响消费者接受的因素,本文在技术接受模型的基础上,结合其他相关研究,提出自己的接受模型,主要是将技术接受模型的外部变量分解为感知信任、主观规范、系统质量和服务质量,加上已经成熟的感知有用,感知易用和接受度这三个变量,总共七个变量。提出了十条假设,并设计调查问卷和量表,经过预调查和修改后,共发放了246份调查问卷,筛选出186份有效问卷,使用SPSS15.0和.AMOS7.0软件对数据进行了结构化模型分析并得出结果。经过实证,发现感知有用、感知易用、感知信任、主观规范、系统质量和服务质量对电子商务推荐系统接受度的都有影响。并且,感知有用具有直接效应,后面六个变量具有间接效应,在研究推荐系统和制定推荐策略的时候,需要重点考虑感知有用和服务质量。\n 然后,我们根据巴斯模型,通过聚类分析将消费者分为了四类:创新者、模仿者、滞后者和超前者。创新者对大众媒体方面的影响更为敏感,模仿者对口头传播方面的影响更为敏感,滞后者对二者都不太敏感,超前者对二者都比较敏感。大众媒体主要指网络广告,广告涉及到商品的外观,功能,特性等方面,同时,保留了消费者创新程度这个因素。口头传播主要是已使用者的比例、价格和已使用者的评论等。在分类的基础上,研究了每一种类型的消费者应该采取什么样的推荐策略,进行个性化推荐。\n 再次,在霍金斯购买决策模型的基础上,根据电子商务环境下消费者的特点,提出了电子商务环境下消费者购买决策模型。我们将电子商务环境下的消费者购买决策过程分为四个阶段,情绪识别、信息搜索、商品和商家对比以及购后评价。这就解决了推荐系统什么时间推荐的问题,推荐系统可以在这四个不同阶段发挥不同的作用。\n 最后,在之前几章节研究的基础上,综合考虑电子商务推荐系统接受度影响因素、推荐策略、消费者分类,电子商务环境下消费者购买决策过程,得出了电子商务推荐系统整体模型。该模型是一个概念模型,强调推荐系统有两方面的作用:一是强化内外因素对消费者购买行为的影响;二是帮助消费者购买决策。\n 本文的结构如下:\n 第1章主要介绍电子商务推荐系统的概念,研究现状,和各种推荐技术的对比分析。\n 第2章主要介绍消费者行为理论,及其研究现状,并讨论了电子商务环境下消费者行为的特点以及与传统模式下的区别。\n 第3章主要研究电子商务推荐系统使用和接受情况,提出假设,并进行实证研究。找到影响消费者对推荐系统接受的主要影响因素,为提高推荐准确性和用户满意度,提供有力的支持。\n 第4章主要从霍金

关键词：电子商务推荐系统消费者行为接受度推荐策略

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某电子商务推荐系统的设计与实现

某电子商务推荐系统的设计与实现

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作者：段祥北京邮电大学

学位级别：硕士

随着信息技术的不断发展和互联网的大范围普及，互联网在为人类提供越来越多信息共享和生活服务的同时，其信息载体由单一的文本信息向语音视频等多媒体转变，其信息内容数量也不可抑制地急速膨胀，使得拥有着大量内容的互联网失去了其... 详细信息

随着信息技术的不断发展和互联网的大范围普及，互联网在为人类提供越来越多信息共享和生活服务的同时，其信息载体由单一的文本信息向语音视频等多媒体转变，其信息内容数量也不可抑制地急速膨胀，使得拥有着大量内容的互联网失去了其自身信息丰富的优势，无法让用户便捷地获取到准确信息。对于互联网的电子商务行业也同样存在着信息与用户需求不对称的问题，三大传统电子商务模式B2B，B2C，C2C面临着多种全新的电子商务模式的竞争压力，推荐系统的运用被视为传统庞大型电子商务模式一个再发展机会。它能够帮助客户发掘到需要的商品，提升在线购物的体验，最大限度地激发客户的购买欲望，为网站带来更多的利润。\n 本文基于推荐系统和电子商务的领域知识分析了业务需求、用户需求、功能需求和非功能需求，保证需求理解的一致性，依据确定的需求给出用例图完成了系统的需求分析工作。在系统设计阶段运用了软件领域成熟的面向对象分析设计方法，按推荐系统提供的不同功能和服务设计成为不同的功能模块，减少功能之间的耦合度降低整体系统的开发难度也利于开发阶段的并行开发。系统实现阶段，依据设计流程图和对象关系图，完成各个功能模块的类图并按照规范进行代码编写。本文中数据采集模块实现从数据产生的角度划分了数据的所有来源，针对不同的来源设计并实现了不同数据源数据的收集合并工作。数据的预处理与数据存储模块实现了为数据集采集提供可靠的、海量的、廉价的存储空间并对采集来的数据进行整体的数据清理与归档，方便后续的数据运算工作。数据挖掘与推荐算法模块实现了将不同的算法包装成为不同的运用接口，算法初始结果与商业业务逻辑隔离，不同算法的初始结果互相隔离，减少不同算法之间的耦合度便于算法后续的性能评估。\n 本文最后列出使用推荐系统对企业的影响的统计数据，从该数据中可以看出页面整体用户点击量有一定提升，推荐区域的点击率较高，用户比较认可系统给出的推荐列表。推荐系统对企业业务起到了一定的促进作用。

关键词：电子商务推荐系统数据挖掘协同过滤面向对象技术

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基于多Agent的电子商务推荐系统研究与设计