美味網(wǎng)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和電子商務(wù)實(shí)踐的不斷深入,網(wǎng)上超市正在展現(xiàn)出前所未有廣闊的市場前景。電子商務(wù)平臺(tái)上出現(xiàn)的琳瑯滿目商品為客戶提供了各種各樣的選擇,而客戶也常常在為選擇自己合適的商品而苦惱。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)正是用于解決這些問題,它使得網(wǎng)上商城可以根據(jù)用戶的歷史行為(如用戶交易記錄)智能、有導(dǎo)向得向客戶提供個(gè)性化商品信息和建議,猜測客戶可能潛在喜歡的各種商品,幫助客戶從海量的商品中找到所需要的產(chǎn)品,決定用戶可能喜歡購買什么產(chǎn)品。

2、近幾年,推薦系統(tǒng)的理論與實(shí)踐獲得了快速的發(fā)展,而如今是一個(gè)充滿著個(gè)性化的世界,網(wǎng)絡(luò)也如此,個(gè)性化已經(jīng)成為企業(yè)提高自身競爭力和增加營銷收入的重要途徑。
　　目前,針對大學(xué)生消費(fèi)群體的美味網(wǎng)電子商務(wù)網(wǎng)站缺少有效的個(gè)性化推薦服務(wù)。本文就是在此問題上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種高精度和高效率的基于關(guān)聯(lián)的推薦系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的歷史購買行為推薦用戶可能喜愛的商品。本文的主要工作內(nèi)容如下:
　　首先,本文分析了當(dāng)前國內(nèi)外電子商務(wù)推薦個(gè)性化推薦相關(guān)

3、理論與技術(shù),并比較了算法各自具有的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　其次,以美味網(wǎng)缺乏個(gè)性化的推薦系統(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),分析了美味網(wǎng)電子商務(wù)平臺(tái)的運(yùn)營情況和用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn),并綜合考慮了系統(tǒng)的可用性和實(shí)踐性,在眾多的各種關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中選擇了基于頻繁模式樹(FP_tree)的 FP_growth關(guān)聯(lián)算法實(shí)現(xiàn)了對美味網(wǎng)的客戶數(shù)據(jù)挖掘。
　　第三,分析了美味網(wǎng)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的功能性需求和非功能性需求。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦技術(shù)對美味網(wǎng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì),