基于協(xié)同過濾推薦的葡萄酒電商平臺研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著電子商務的飛速發(fā)展，大型綜合類購物網站不斷壯大，各類細分領域購物網站也蓬勃式發(fā)展。葡萄酒電商領域受風投關注不斷發(fā)力，競爭日趨激烈，問題也愈顯突出；隨著商品數量的不斷增加，用戶從成千上萬商品中找到自己喜好的商品越來越費時費力。因此，本文構建了一個滿足當前需求的葡萄酒電商平臺，通過發(fā)現(xiàn)用戶興趣為用戶進行個性化推薦，提升用戶滿意度及網站競爭力。在個性化推薦技術中，協(xié)同過濾推薦算法廣泛用于電子商務領域，但算法還存在諸多問題，因此本文針對該算

2、法展開了研究。
　　本文詳細分析了基于用戶和基于項目的協(xié)同過濾算法，并對兩種算法優(yōu)缺點及存在的問題進行比較，結合葡萄酒本身特性，選擇了基于用戶的協(xié)同過濾算法作為基礎進行改進。提出了融合項目屬性的協(xié)同過濾推薦算法，將傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法中用戶項目評分與項目屬性相結合，在不增加用戶反饋評分基礎上，將用戶對項目粗粒度的評價轉換為細粒度的用戶對項目屬性值評價，后者相對前者在一定程度上降低了評分矩陣的稀疏度，且結構更為穩(wěn)定。在此基礎上，計算用戶

3、在不同屬性上的相似度，加權得到綜合相似度并預測評分。本文綜合考慮新項目加入時造成的冷啟動問題，將加權用戶相似度預測評分與項目屬性相似度預測評分相結合為用戶進行混合推薦。最后，通過爬蟲程序獲取某酒類銷售網站葡萄酒屬性、用戶評價數據，整理得到實驗數據集。通過實驗選擇有效的用戶相似性計算方法，并驗證本文提出的算法的有效性。
　　設計了一款以葡萄酒銷售為主的電商網站，構建了滿足當前業(yè)務需求的網站技術架構，實現(xiàn)了完備的前臺服務與后臺管理功能