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基于用户需求情景分析的商品推荐方法研究

时间:2023-01-16 14:04来源:毕业论文
基于用户需求情景分析的商品推荐方法研究。设计了一个融入情景因素的服装推荐算法,并构建了基于情景分析的服装推荐模型(简称M1)来为用户提供更准确的推荐结果,最后提出了关

摘要随着互联网的迅速发展,信息呈爆炸式增长,用户想要在海量信息中找到真正符合自己需求的信息也变得越发困难。推荐系统通过对用户长期信息需求进行描述并建模再配合一定的智能推荐算法能主动为用户提供推荐,很大程度上缓解了信息过载的问题,随着近年来电子商务的发展,这项技术也被电商商战和企业采用,旨在为用户提供更满意的服务。87074

本文在电子商务环境下分析消费者行为模式以及影响消费者决策的要素,进一步探索用户需求,从而引出商品推荐方法对满足用户需求的意义。先介绍了传统推荐方法,在说明其缺陷的同时提出了基于情景的推荐方法,阐述了加入情景因素的推荐方法的优越性。然后针对服装推荐领域,设计了一个融入情景因素的服装推荐算法,并构建了基于情景分析的服装推荐模型(简称M1)来为用户提供更准确的推荐结果,最后提出了关于M1的展望。

毕业论文关键词:电子商务,消费者行为,用户需求,情景,推荐系统

The Research On Recommendation Method of Product Resources Based On Analysis of Context of Users’ Demand

Abstract With the rapid development of Internet, the information blows up and it is more difficult for users to find the information they really need。The recommendation system which can provide product resources that users are interested in solves the “information overlord” effectively。With the development of electronic commerce in recent years,the technology of recommendation system is also used by electronic commerce websites and enterprises to provide more satisfactory services for their users。

In this paper models of consumer behavior is introduced firstly so we can know the users’ demand and then we will find it is meaningful to make a study of recommendation system because it can meet the users’ demand effectively。Context-based recommendation method is put forward on the basis of traditional recommendation method and the text introduces it’s advantages。I design an improved recommendation algorithm based on context and it is applied to recommending clothes so a recommendation model of product resources based on analysis of context of users’ demand is built。At last,the possible direction of the model is also pointed out。

Key words:Electronic commerce,Consumers’ behavior,Users’ demand,Context,    recommendation system

目录

0  引言 1

1  电子商务环境下消费者消费行为及需求分析 1

1。1电子商务环境下消费者行为模式分析 2

1。2。1传统市场环境下消费者行为模式 2

1。2。2电子商务环境下消费者行为模式 2

1。2基于EKB消费者行为模式发掘用户需求 3

1。2。1 EKB消费者行为模式简介 3

1。2。2 EKB消费者行为模式中用户购买决策分析 4

1。2。3传统商品推荐方法的局限以及情景重要性 5

2  个性化推荐系统技术介绍 6

2。1个性化推荐技术的含义及作用 6

2。2个性化推荐系统的结构 6

2。2。1数据输入模块 7

2。2。2结果输出模块 8

2。2。3推荐算法模块 基于用户需求情景分析的商品推荐方法研究:http://www.youerw.com/guanli/lunwen_124364.html

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