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摘要:个性化推荐是根据用户的个人兴趣和行为模式,向用户推荐其感兴趣的产品或服务。随着近些年电子商务平台的不断增多,电子商务消费规模的不断扩大,用户越来越难以在繁杂的互联网上找到自己心仪的产品,或是其花费的时间成本远超预期。而这个问题带给商家的就是客户的流失和经济利益的直接受损。那么,为了解决此类问题,个性化推荐系统应运而生。 本文的研究对象是基于大数据下的个性化推荐系统。首先,介绍论文相关的基础概念、特点和技术。然后,在基于大数据背景下,搭建在电子商务平台中用户购物行为的影响因素模型,对用户购买的个性化推荐产品进行分析。结合具体的电子商务平台分析个性化推荐造成的影响,说明大数据在个性化推荐过程中起到的相关作用。 电子商务是当下最为流行的购物消费方式,而大数据更是未来时代发展不可避免的趋势。繁杂的数据看似无用,实则是我们没有有效的找到有用的信息并加以利用。那么,本文将结合具体案例来分析大数据与个性化推荐的关系。同时,分析大数据在电子商务领域个性化推荐方面可能的作用模式与方向。对电子商务个性化推荐有一定的推动作用。 关键词:大数据、电子商务、个性化推荐
目录 摘要 Abstract 1绪论-5 1.1研究背景及意义-5 1.2国内外研究现状-5 1.2.1国外研究综述-5 1.2.2国内研究综述-5 1.3主要研究方法与内容-6 1.3.1研究的主要方法-6 1.3.2研究的内容-6 1.4本文可能的创新之处-7 2相关的理论基础-8 2.1大数据理论-8 2.1.1大数据的概念. 2.1.2大数据的特点 2.1.3大数据的主要技术 2.2电子商务个性化推荐系统-9 2.2.1电子商务个性化推荐系统的概念 2.2.2电子商务个性化推荐系统的组成 3大数据背景下电子商务用户购物行为的影响因素分析-9 3.1大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的理论模型-10 3.1.1 用户的网上购物过程-10 3.1.2电子商务用户购物行为影响因素的理论模型 3.2大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的实证分析-11 3.2.1研究假设 3.2.2调查问卷设计的基本思路 3.3数据收集与数据分析-13 3.3.1数据收集-13 3.3.2数据分析-13 3.4结论 4基于大数据的电子商务个性化推荐系统的组成-14 4.1基于大数据的电子商务个性化推荐系统的主要技术-14 4.1.1数据挖掘技术-14 4.1.2协同过滤技术-14 4.1.3用户建模技术-15 4.2基于大数据的电子商务个性化推荐系统的基础工作 5案例分析-16 5.1淘宝商城的发展历史与概况-16 5.2淘宝商城开展个性化推荐的必要性-17 5.3淘宝商城的个性化推荐模式-17 5.3.1热点信息推荐模式 5.3.2兴趣挖掘信息推荐模式 5.4淘宝商城的个性化推荐效果分析-17 5.4.1与其他同类网站的横向比较 5.4.2淘宝商城个性化推荐的实施效果 6结论与展望-17 6.1结论-17 6.2展望-17 参考文献-19 附录-20 致谢-21 |