美味網(wǎng)電子商務個性化推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展和電子商務實踐的不斷深入,網(wǎng)上超市正在展現(xiàn)出前所未有廣闊的市場前景。電子商務平臺上出現(xiàn)的琳瑯滿目商品為客戶提供了各種各樣的選擇,而客戶也常常在為選擇自己合適的商品而苦惱。電子商務推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)正是用于解決這些問題,它使得網(wǎng)上商城可以根據(jù)用戶的歷史行為(如用戶交易記錄)智能、有導向得向客戶提供個性化商品信息和建議,猜測客戶可能潛在喜歡的各種商品,幫助客戶從海量的商品中找到所需要的產(chǎn)品,決定用戶可能喜歡購買什么產(chǎn)品。

2、近幾年,推薦系統(tǒng)的理論與實踐獲得了快速的發(fā)展,而如今是一個充滿著個性化的世界,網(wǎng)絡也如此,個性化已經(jīng)成為企業(yè)提高自身競爭力和增加營銷收入的重要途徑。
　　目前,針對大學生消費群體的美味網(wǎng)電子商務網(wǎng)站缺少有效的個性化推薦服務。本文就是在此問題上,設計并實現(xiàn)了一種高精度和高效率的基于關聯(lián)的推薦系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的歷史購買行為推薦用戶可能喜愛的商品。本文的主要工作內容如下:
　　首先,本文分析了當前國內外電子商務推薦個性化推薦相關

3、理論與技術,并比較了算法各自具有的優(yōu)缺點。
　　其次,以美味網(wǎng)缺乏個性化的推薦系統(tǒng)為出發(fā)點,分析了美味網(wǎng)電子商務平臺的運營情況和用戶數(shù)據(jù)特點,并綜合考慮了系統(tǒng)的可用性和實踐性,在眾多的各種關聯(lián)規(guī)則算法中選擇了基于頻繁模式樹(FP_tree)的 FP_growth關聯(lián)算法實現(xiàn)了對美味網(wǎng)的客戶數(shù)據(jù)挖掘。
　　第三,分析了美味網(wǎng)電子商務個性化推薦系統(tǒng)的功能性需求和非功能性需求。使用關聯(lián)規(guī)則推薦技術對美味網(wǎng)個性化推薦系統(tǒng)進行了設計,