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文檔簡(jiǎn)介
1、目前,電子商務(wù)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,作為電子商務(wù)主要支撐服務(wù)之一的網(wǎng)購(gòu)平臺(tái),面臨著越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。在信息爆炸的時(shí)代,為了提高用戶服務(wù)滿意度,實(shí)現(xiàn)較強(qiáng)的用戶粘性,各電子商務(wù)公司均在探討網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)如何對(duì)用戶進(jìn)行有效地推薦,了解用戶的興趣趨勢(shì),幫助用戶縮短商品尋找時(shí)間,從而提高用戶購(gòu)物體驗(yàn)。
基于上述問(wèn)題本文針對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的用戶體驗(yàn)問(wèn)題,提出了面向網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。本文分析了面向網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和功能需求,并對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)
2、行了全面的剖析和實(shí)現(xiàn)。具體體現(xiàn)為,詳細(xì)的介紹了輸入準(zhǔn)備功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、個(gè)性化推薦算法模塊功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、算法結(jié)果保存功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)、場(chǎng)景配置任務(wù)功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)以及推薦請(qǐng)求任務(wù)功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。其中還應(yīng)用Map-Reduce編程模型詳細(xì)闡述了概率傳導(dǎo)算法、自投影時(shí)序算法、k-means聚類這幾種算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。
本文所實(shí)現(xiàn)的面向網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng),通過(guò)對(duì)海量的用戶行為以及商品信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,
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