面向大規(guī)模定制的電子商務(wù)個性化推薦研究.pdf

1、當(dāng)前，大規(guī)模定制與電子商務(wù)正朝著個性化與智能化的方向發(fā)展，企業(yè)越來越注重用戶在產(chǎn)品定制或商品選購過程中的體驗。怎樣對用戶的產(chǎn)品定制過程進行輔助和引導(dǎo)，讓用戶在大規(guī)模定制系統(tǒng)中的產(chǎn)品配置過程變得更簡單、方便，以吸引更多用戶的加入，已成為大規(guī)模定制企業(yè)關(guān)心的主要問題。電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)成為解決該問題的重要途徑之一。在此背景下，將協(xié)同過濾推薦算法應(yīng)用于大規(guī)模定制的產(chǎn)品配置過程，在傳統(tǒng)電子商務(wù)個性化推薦相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，全面而深入地研究了面

2、向大規(guī)模定制的電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)框架、模型與算法。
　　首先，提出了面向大規(guī)模定制的電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)框架。不同于以往的電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)框架，考慮到大規(guī)模定制的具體特點，新的系統(tǒng)框架引入了大規(guī)模定制企業(yè)這一用戶角色。同時，引入了反饋機制，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的反饋不斷調(diào)整對用戶定制過程的后續(xù)推薦，并在推薦過程結(jié)束后記錄、分析用戶的反饋意見。
　　其次，構(gòu)建了面向大規(guī)模定制的電子商務(wù)個性化推薦模型。類似于傳統(tǒng)的電

3、子商務(wù)個性化推薦模型，新的面向大規(guī)模定制的個性化推薦模型仍然由用戶模型、推薦算法和推薦對象模型三部分構(gòu)成。
　　再次，改進了面向大規(guī)模定制的電子商務(wù)協(xié)同過濾推薦算法。對大規(guī)模定制模式下協(xié)同過濾推薦算法的改進主要表現(xiàn)在以下三個方面:對用戶模型輸入數(shù)據(jù)的改進、協(xié)同過濾算法固有的冷啟動和數(shù)據(jù)稀疏性問題以及對推薦對象模型的改進。
　　最后，通過引入一個產(chǎn)品定制實例，對基于協(xié)同過濾的大規(guī)模定制個性化推薦算法進行了仿真實驗與分析，以驗證