電子商務個性化信息推薦服務的研究.pdf

1、目前，個性化信息服務已經(jīng)被公認為解決Internet“信息過載”的方法，本文將基于網(wǎng)絡的個性化信息服務思想具體應用到產(chǎn)品推薦個性化服務體系中，實現(xiàn)信息的個性化推薦服務和服務方式的個性化。 本文所提出的個性化推薦模型是面向客戶購買頻度比較高的商品，包括各種快速消費品，如書籍、電影、化妝品、服裝等。對于這一類產(chǎn)品，在信息的個性化推薦方面，推薦系統(tǒng)的核心是學習用戶個人的興趣及對用戶興趣變化的適應能力。本文中提出一個性化商品推薦服務模型

2、PRMPR，通過分析用戶的個人信息、瀏覽對象、時間等來推斷該用戶的興趣所在，滿足用戶的個性化需求。系統(tǒng)采用用戶個性化特征庫來記錄用戶個性化興趣特征信息，尊重用戶中存在的差異，動態(tài)學習和跟蹤用戶的個性化興趣；采用基于項目和基于用戶的組合協(xié)同過濾技術(shù)，有利于用戶新的興趣的奇異發(fā)現(xiàn)，同時本文中的用戶興趣特征提取方式在一定程度上改善了該算法所面臨的數(shù)據(jù)稀疏問題，實現(xiàn)與用戶興趣相關(guān)度較高的、較準確的個性化信息推薦服務。本文采用面向?qū)ο蟮姆椒▽﹄娪?/p>

3、個性化推薦系統(tǒng)進行了分析設計與實現(xiàn)。 在個性化信息推薦服務的服務方式方面，本文引入了RSS技術(shù)，實現(xiàn)了一個簡易的RSS閱讀器，實現(xiàn)用戶無須訪問網(wǎng)站而直接通過應用程序的接口獲取所需的信息概要，為用戶的信息檢索提供了便利。 本文以解決Web海量商品信息與用戶個性化需求之間的矛盾為目的，提出了一種產(chǎn)品信息的個性化服務的實現(xiàn)方法，加快網(wǎng)絡產(chǎn)品信息資源服務的個性化、智能化的發(fā)展。對國內(nèi)電子商務個性化信息服務有一定的推動意義。