2014年7月刊Interaction of Industry,University and Research & Technological Innovation 电子商务中商品的个性化定制分析
谭海鹏
（北京市新媒体技师学院，北京102600）
【摘要】本文以淘宝网为典型案例，分析其在界面操作个性化定制中，是否达到消费者的需求。通过分析得出结论：在个性化定制的未来发展前景中，需要开拓市场、改善用户体验，依靠企业更多投入，
发展个性化定制技术研究，以期提高目前网络购物中定制化产品及相关服务的综合实力。
【关键词】电子商务；网络商品；个性化定制
【中图分类号】G712 【文献标识码】A 【文章编号】2095-5065（2014）07-0081-05
1 电子商务的背景
1.1网络购物的迅猛发展
网络购物自1997年在我国兴起以来，以简单、快捷、低成本等优势受到广大网民的高度关注和喜爱。截至2013年12月，我国网络购物的用户规模达到3.02亿人，网络购物使用率提升至48.9%。与2012年相比，网购用户增长了5987万人，增长率为24.7%。在网民增长速度逐步放缓的背景下，网络购物应用依然呈现迅猛的增长势头，2012全年用户绝对增长量超过2011年，增长率高出去年同期4个百分点，手机网民使用手机进行网络购物的比例增长了 6.6个百分点，用户量是上年底的 2.36倍。在2013年，整体即时通信用户规模在移动端的推动下提升至5.32亿人，
收稿日期：2014-5-23 作者简介：谭海鹏（1981—），男，
北京人，硕士，讲师，助理电子商务师，北京市新媒体技
师学院电子商务专业骨干教师，研究方向为数字艺术。较2012年年底增长6440万人，使用率达86.2%。可见，中国的网络购物正处于快速
发展的上升期。
网络商品的个性化定制，作为网络购物中
新兴的营销方式正在崛起，同样受到了越来越多
消费者的青睐。可以说一场静悄悄的革命正在
进行：根据每一个客户的个性化要求定制产品
或服务的时代正向我们走来。正如规模生产是
本世纪商业的组织原理一样，个性化定制极有
可能成为下一个世纪的商业组织原理。美国最
新预测的“改变未来的十大科技”中“个性定制”被排在首位，这个判断正是基于市场的变化
趋势。
1.2网购手段的不断革新
随着移动互联网的快速发展，手机和移动
平板也加入到网络购物的大军中，拥有手机等移
动终端的消费者已经开始享受更加自由的网购体验。综合性电商平台的即时通讯、信息分享等社
交类应用，为用户提供了诸如移动支付、金融管
家等内容的综合服务，最大限度地增加了用户黏
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性，彻底改变了企业与企业、企业与客户之间的关系。一连串的网购技术革新已经让网络购物的个性化定制更加引人关注。
（1）打破时间空间限制。在网络购物中，全天制的在线购物服务已经非常普遍，消费者无论何时只要通过各种移动终端进行浏览和搜索就可以找到自己想要购买的产品；另外，无论你在什么地方，即使相隔千里，只要有网络覆盖，就能通过移动终端实现顾客和商家的实时交流，这种沟通大大缩短了买卖双方的空间距离。
（2）企业设备网络化。计算机控制的企业设备和工业机器生产日益普及，使得快速调整装配生产线更加容易。条型码扫描仪的广泛使用，更能轻松地对每一个产品和部件进行跟踪。任何企业所拥有的数据库都能储存万亿字节的信息，下载和存储每个顾客选购信息或定制产品，通过分解下单，个性定制就可以轻松地成为架上的产品。
（3）后勤和供应链联网化。网络终端软件把生产和销售紧密地协调起来，网络技术的发展成为个性定制实现的有力手段。
1.3消费者对个性化产品的需求
伴随着生产的进步和社会物质文化水平的快速发展，人们能够获得和支配的商品资料不断增加。消费者异质性和求异的需求更明确、主动性也更强，人们强烈希望自己购买的产品具有典型的个人特性和风格。这种个性化商品的需求包括以下两个方面。
（1）产品功能特性需求的个性化。在商品购物过程中，不同的消费个体对同类商品有不同的消费需求。部分专业级的消费者对于适合他们个性功能的需求有强烈的欲望。产品功能个性化已经是商品研发的一个重要内容。
（2）产品样式的个性化。包括产品的尺寸、颜色等多种属性的个性化，这主要是由于产品的工作环境和消费者审美观的不同。对于服装而言，目前大多数消费者只能通过不同搭配树立起自己与众不同的形象。而这样的形式已经不能满足时尚化的消费群体了。1.4企业发展的内在需要
随着社会的发展，批量的规模化生产方式经受着不断细分的商品市场的考验，生产企业急需通过个性化定制来使自己的产品脱颖而出，吸引和满足细分市场的个性化消费群体。这种市场的变化主要体现在：市场由统一走向多元化，通过重复制造相同的产品来缩小成本的工业时代模式已风光不再，商品市场不可预测的因素增强，产品生命周期、开发周期也发生了相应的改变。企业要想继续在市场上立于不败之地，赚取更多的利益，就必须不断地细分市场，定制类商品在某种程度上解决了这个问题。面向客户的个性化产品定制具有利润高、市场反应快等特点，因此要达到市场的这种需求，对相关的制造业企业要提供个性化产品定制这一功能要求较高。
2 网络商品个性化定制的概述
2.1网络个性化定制的定义
网络个性定制即基于消费者主导的商品定制，消费者变被动接受为主动参与，商家在提供多样化的商品属性选择的基础上，允许消费者将个人的需求和偏好参与到半成品的设计与制造中，让消费者获得按照自己要求生产的带有强烈个人参与属性的商品。基于网络的个性定制是一种网络营销服务，商家通过电子商务平台为用户提供一种符合个人要求的产品或者服务，这是网络商业营销模式的一种类型。
2.2网络个性化定制的现状
国外以满足消费者个性化定制需求为中心的企业电子购物平台己经出现，并很好地服务了消费者，得到了广大消费群体的认同，为企业创造了可观的经济和社会效益。最为典型的是计算机制造商戴尔公司。戴尔公司建立了面向注册用户的个性化定制模式的网络购物平台（www. dell. com）。通过这个平台，向全球客户提供完善的计算机个性化定制服务，通过一段时间的积累和
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统计，最大限度地了解和把握了客户的个性想法 和需求，为客户提供快速、实惠的符合客户配置 需求的计算机产品配置和其他增值服务。
我国商品市场的个性化定制在最近几年快速 发展，已经悄然成为受广大商家追捧的商业运作 模式，以淘宝为例，其定制销售也取得了较好的 成绩，不亚于Ebay 等大的电子商务营销商；另 外部分大的跨国企业瞄准中国市场，这不但使网 络个性化定制迅速本土化，同时也带动了网络个 性化定制在中国电子消费市场的发展。早在2005 年，Zazzle 购物平台被谷歌收购的消息就迅速引 起了欲在中国电子商务市场抢占一席之地的人士 的关注。Zazzle 网站拥有的T 恤等简单衣服的在线 定制，咖啡杯、小礼品的定制，也不断出现在国 内的电子商务网站中，比如布丁网和卡当网，另 外淘宝网的定制卖家也独具规模。
2.3 网络个性化定制的特点及产品的特点
个 性 化 定 制 主 要 具 有 以 下 几 方 面 特 点 ： ①以用户为中心，一切的服务项目都是以方便用 户操作、满足客户的需求为前提，以用户的意愿 为中心，研究其行为，为其提供“量身定制”的 个性化信息服务；②针对性，针对不同的用户和 用户群采取不同的服务策略，分析不同用户的不 同需求及需求的相应变化、个性与特点，根据分 析结果，为用户提供不同的信息，以及动态的服 务方式与内容；③交互性：个性化信息服务具 有交互性，用户可以通过网络自由地表达需求和 反馈信息，对服务的方式与过程提出自己的见 解和评价，这样提高了服务的质量，可以尽可 能地满足用户需求；④精确性，不仅能为用户 提供精确的信息，还能为用户提供精确到位的 服务，如按用户指定的方式、时间及地点提供 服务。
个 性 化 定 制 的 产 品 主 要 具 有 以 下 几 方 面 特 点 。
（1）简单的款式结构变化。现在的网络中， 可供定制的服装款式一般是用户经常能见到的普 通款式，这种简单的款式不但可以让用户更加信 任，提高成交的概率，而且经过个性设计以后的
商品还可以更容易地让用户接受。这种结构变化
简单的款式，可以减轻商家在生产过程中的压 力。在线定制网站一般会只为消费者提供几个基 本的款式，而不会像传统的服装电子商务网站一 样，提供几百种或是几千上万种服装款式供消费 者选择。图1为Zazzle 网站提供的服装及鞋的定制 款式。
图1 Zazzle 网站提供的服装款式
（2）简单的生产制作工艺。在线定制商品 的步骤很简单，首先选择型号大小、款式，然后 再选择整体或局部的面料，商品颜色的搭配，最 后再加上特别的图案和设计。线下的制作技术与 平时的制作方式一样，很简单，例如一件个性化 杯子的制作，可能只需要在普通的杯子上面印上 用户自己的照片，虽然简单但却具有个性化的意 义。另外，简单的工艺商品结合互联网的技术， 无论是通过3D 展示、虚拟效果图的展示还是利用 计算机成像技术，都能够展现地更加真实。因此 工艺简单的服装商品，更容易受到商家的青睐， 这也是它之所以发展如此成熟的原因之一。
（3）合理的定制价格。提到“定制”，很 容易就能让人想到高级定制，对于大多数消费 者，高级定制仍然属于一个比较奢侈的消费， 如果将个性定制定位于高级定制的行列里，那 么必定只是少数人所能消费起的产品，要想让 大众能够接受，其价格必须在广大消费者所能 承受的范围内。国外专注于个性定制服务的在 线 商 品 ， 通 常 所 售 价 格 只 比 正 常 价 格 高 1 0 % ， 比如在Zazzle 网上定制一双kids 鞋均价60美元， 在Cafepress 网站中定制一件T 恤价格在
30～40美
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元。这样的价格诱惑使得定制不再是一种奢侈的想法。
3 典型案例分析—以淘宝网为例3.1淘宝网现状分析
淘宝网是国内乃至亚太地区最大的网络零售商，目前业务跨越C 2C、B 2B两大范畴。网站整合数千家品牌商和生产商，其销售的网络商品包罗万象，为商家和消费者之间提供一站式解决方案。以淘宝网天猫为例，从数据上可以看出，淘宝网的领头羊地位己相当明显，如表1所示。
表1 2012年中国B2C企业交易额排行TOP10
（1）网页个性化功能。①收藏夹功能，淘宝用户可将自己喜爱的商品保存到个人的收藏夹中，可以随时查阅并延迟购买，之后可以快速搜索；②浏览及购买历史，淘宝用户浏览过或已购买的商品，系统都会记录下来，帮助消费者进行商品的比较；③商品个性化选择，淘宝用户在页面平台浏览商品的同时还能看到产品的尺码或颜色信息，并进行个性化选择。比如说，用户可以在33～39的尺码区间选择适合自己的鞋号，并且可以根据喜好，选择棕色或黑色。
（2）个性化商户服务。笔者在淘宝天猫网站做了一个小实验：在其搜索引擎中输入“个性定制”文字。粗略统计，搜索出多达11627个相关结果。搜索引擎还显示了前10位的热门定制产品信息，分别为：生日礼物、服装、竹简情书、竹简、T 恤、礼物、喜糖盒、相册、杯子、手机盒，具体如图2 所示。从这个小实验中可以看到，淘宝仅仅在天猫商场中就有大量的商家在提供定制服务，品种繁多，范围囊括服饰、日用品及礼品等，其中以礼品最受欢迎。
图2 在天猫中输入“个性定制”后页面显示图
（3）个性化消费群体。网购用户以年轻群体居多，18～35岁的用户比重超过70%；但是近年来，智能手机成为主要的移动通信设备，随着3G时代的到来，更多的人利用手机上网，甚至购物，手机购物的便利性、易操作性等特征使得网购人群进一步扩大。
3.3淘宝个性化定制服务的优缺点及展望
（1）淘宝个性化定制服务的优点有：①操作简单，通过简单的操作就能让用户完成个性化产品定制；②互动直观，用户点击鼠标的同时，产品画面就发生即时的变化，在订购前就能直接看到产品的定制画面；定制功能多元化，用户可通过网页组合自己喜欢的色彩、图案及功能；③界面美观，定制界面中，大多产品图片真实细腻，机理质感都近似真实产品，同时互动按钮的设计感也较强，这吸引消费者有好的心情去浏览和操作。
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（2）淘宝个性化定制服务的缺点有：①速度缓慢，因为在线操作的原因，个性定制操作过程经常受到带宽和文件大小的限制，不能做到快速浏览和操作；②无试穿的体验感，用户不能试穿自己设计定制的商品以确认是否适合自己，如，淘宝网只能看到模特穿衣的图片。在消费者考虑这个东西是否适合自己的同时，其购买的决心就已打折；③部分网站商品价格昂贵，由于打破了大规模量产的流程，定制必然使其成本增加，定制商品的价格相对于普通商品的都要偏高，这对于推广定制是一个不利因素。
（3）对淘宝个性化定制服务的展望主要有以下四点。
① 开拓市场。伴随着虚拟购物网络、电子信息技术、第三方担保交易模式的深入研究和发展，激烈的市场竞争和多变的市场环境迫使企业加强对消费者的跟进和研究，以适应消费者的需求，只有把客户的商品个性化需求和产品的开发紧密结合起来，才能抢占市场份额。因此，随着市场细分化的不断加快，个性化定制越来越适应市场，成为一种重要的营销手段。
② 改善用户体验。现在很多的商家已经通过网络平台提供给消费者个性化的定制服务，但是由于商品生产的限制，这种定制模式一般是在提供主体产品的情况下，通过一些参数的修改和选项的设定来完成产品的定购。这种选项式定制的方式，使购物信息的传达仅仅是表单中一些选项的选择，从用户对商品的直观性观察到客户对信息更改后的产品的比较，无法给客户提供充分展示和发挥顾客个性化的定制设计手段，也达不到客户预期的期望值。走在市场前端的一些企业开发了自己的电子商务平台，进行在线答疑和销售服务，但大部分企业的商务平台只能提供产品的一些简单图片示例，甚至夸大一些产品的外观特性，难以准确地反映产品的本来面貌和特征，
而且作为一个商品交易的决定者，客户缺乏满足感。而新型的个性定制系统能够提供真实的购物
体验，交互性增强，实时性和真实感贯穿于个性
化定制过程的始终，消费者能够通过参与产品的
设计，及时地看到定制的产品结果。这种参与的
设计增强了用户的体验，很多人就像逛街一样愿
意不断地尝试这种设计的过程。
③提高企业竞争力。基于数字技术的企业产
品个性化定制，可以通过准确的统计方法和高效
的预测掌握用户需求趋势，从而不断加大产品的
设计研发，开拓商品定制市场，增强企业竞争力，消费者自身设计潜能的开发，也不断给企业
带来明确的需求信息，成为企业创新产品的灵
感和方向，节省创新和研究所耗费的精力和费用。这说明本文所研究的课题具有非常重要的实
际意义。
④发展个性定制技术的研究。深入研究网站
的流程设置、功能构建及其关键多媒体技术，实
现客户驱动的产品定制，最终使个性化定制网站
及其页面成为建立企业与客户之间的沟通桥梁，
从而帮助更多企业利用现代网络多媒体技术组织
生产和产品销售宣传，为企业规模定制生产发展
提供新的思路。
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学年论文 题目：电子商务推荐系统实现方法的分析学院：信息工程学院计算机系 专业：电子商务 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 2011 年 5 月15 日
电子商务推荐系统基本实现方法的分析 电子商务08-01 摘要：互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代. 海量信息的同时呈现, 一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分, 另一方面也使得大量少人问津的信息 成为网络中的“暗信息”, 无法被一般用户获取. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系, 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的 对象, 进而进行个性化推荐, 其本质就是信息过滤. 个性化推荐系统不仅在社会经济 中具有重要的应用价值, 而且也是一个非常值得研究的科学问题. 事实上, 它是目前 解决信息过载问题最有效的工具. 文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统, 混合推荐系统, 以及最近兴起的基于用户—产品二部图网 络结构的推荐系统. 并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷, 提出了改进的方法 和未来可能的若干研究方向. 推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注, 它与管理科学、消费行为等研究也密切相关. 能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴, 有助于我国学者了解该领域的主要进展. 关键词：协同过滤推荐算法；皮尔逊相关度；欧几里得距离评价；卓越亚马逊
目录 1、概述 (1) 1.1研究背景 (1) 1.2定义 (1) 2、推荐系统历史 (1) 2.1个性化推荐系统的发展历程 (1) 3、电子商务推荐系统的基本实现方法分析 (2) 3.1电子商务推荐系统的分类 (2) 3.2电子商务推荐系统的基本算法： (3) 3.2.1基于关联规则的推荐算法 (3) 3.2.2基于内容的推荐算法 (3) 3.2.3协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation) (3) 4、电子商务推荐系统的工作流程 (4) 4.1数据采集 (4) 4.2数据预处理 (4) 4.2.1欧几里得距离评价： (5) 4.2.2皮尔逊相关度： (5) 4.3形成推荐 (6) 4.4结果显示 (8) 4.4.1卓越亚马逊的推荐系统分析 (8) 4.4.2豆瓣网的推荐系统分析 (8) 5、电子商务推荐系统的作用 (10) 6、总结 (10) 参考文献 (10) 附录1 (12)
面向电子商务网站的个性化推荐系统 个性化推荐系统是电子商务个性化服务的核心技术，它是根据网络消费者的历史购买记录或当前浏览行为捕获其潜在偏好，进而为其推荐符合其当前偏好的商品。个性化推荐可以有效的过滤大量无关商品，降低消费者的选择成本，提高商品交易效率。本文立足于个性化推荐系统，分类总结了近年来提出的个性化推荐系统的核心思想，讨论了有代表性的研究成果，深入分析了个性化推荐系统亟待解决的基本问题，并总结展望了当今的发展方向。 标签：电子商务个性化推荐预测偏好 近年来，随着网络经济的发展，越来越多的企业开始重视网络营销的重要性，随之而来的是电子商务网站及产品信息成指数增长。商品信息量的急剧增加在拓展了消费者选择空间的同时也增加了其选择满意商品的成本。为了解决信息过载问题，国内外学者提出各种信息过滤技术。推荐系统作为一种典型的信息过滤技术收到各类电子商务企业的青睐。Tapestry System是最早服务于邮件过滤的推荐系统，随后，各种各样的推荐系统应运而生，如GroupLens、Video、Ringo等。 所谓的个性化推荐系统是指依据网络消费者的浏览行为和历史购买记录提取网络消费者的潜在偏好，在此基础上为其推荐满足其当前偏好的商品。目前，根据提取消费者偏好的方法还划分，个性化推荐系统可分为基于协同过滤的推荐系统、基于关联规则的推荐系统和基于内容的推荐系统。其中，协同过滤推荐算法是推荐系统中应用最为广泛的一种技术，它是利用群组中其他用户对商品的偏好预测当前用户对其它商品的偏好，并选择满足当前用户偏好的N个商品推荐给用户。它又分为基于用户的协同过滤推荐系统和基于项目的协同过滤推荐系统两种，基于用户的协同过滤推荐系统是依据邻居用户对项目的评分对当前用户的未评分项目进行预测，而基于项目的协同过滤推荐系统是依据项目的相似性评估网络消费者的偏好。这两种方法都是依据用户对项目的历史评分，由于用户对项目的评分存在较大的随意性，而且在大规模电子商务环境下经用户评分的项目非常稀少，因此基于协同过滤的方法存在很大的缺陷。主要体现在以下几个方面：①数据稀疏问题，在大规模电子商务环境下，经同时被多个用户评分的项目非常稀少，从而导致邻居用户的计算不够精确，推荐精度低；②可扩展性和实时性差，随着用户数量的增加，算法执行时间成线性增长；③冷启动问题，对于已经存在于电子商务系统中的项目，系统能够较好的得到推荐，而对于新进项目或很少被用户评分项目却很难被及时推荐给用户，这就导致推荐的商品过于陈旧。 对于数据稀疏性问题，最常用的方法是给缺省值赋予固定值或平均值，增加用户共同评分的项目数，但是这种方法忽略了用户对项目偏好的差异性特征，因此很少使用。于是，研究者又提出基于奇异值分解法和主成分分析法的推荐系统，通过降低项目空间维度提高评分密度，但是在维度较高情况下极易导致数据的丢失，使得找到的最近邻居用户不够精确。为了防止有效数据的丢失，基于项目评分预测的协同过滤算法应运而生，该方法是通过计算项目间相似性评估用户对未评分项目的值，在一定程度上解决了数据稀疏性问题，然而在计算相似
摘要现阶段，大数据技术被广泛应用到多个行业，尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统，在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。 本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述，以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。 关键词大数据;电子商务;个性化推荐当前，电子商务在各个行业领域的广泛应用，针对基于大数据的个性化信息推荐的服务模式也受到了学者的高度关注。 电子商务类网站除了可以为用户提供商品与服务，并且也增加了消费者在大量信息中快速、精准搜索到符合其要求的产品信息难度。 在大数据技术应用中个性化信息推荐功能可以随时、主动向用户推荐其所需求的商品和服务，不仅充分满足了用户对个性化消费需求，还在电子商务网站增加其消费者粘性、提升其服务品质以及市场竞争力等方面有着积极推进作用。 相关基础理论大数据的定义。 大数据，表示在新处理方法下可以使其决策能力、洞察外界环境变化能力和流程优化能力的大批量、高增长率等方面表现更佳，大数据在对大批量信息的获取以及对这些数据进行重新分配中提高其应用效率，大数据的具体分类如表1所示。 大数据的特征。 大数据的特征可以总结为4，具体为、、、。
用来解释数据规模较大，现有的数据规模级用来表示，而这一数据单位将会给其它更大的单位所取代，在这里面非结构化的数据会占有非常大的比例。 表述数据类型丰富，从阅读的题目、图片到消费历史再到网络日志等，都可以划分到大数据内容范畴之内。 用来解释价值密度，比如视频在连续的监控中有价值的数据寥寥无几。 用来解释操作效率，针对数据的操作环节这一过程非常迅速，中间的计算环节所需时间非常少，大数据和传统数据的明显区别在于大数据可以通过传统手段对数据进行保存、分析与整理。 电子商务个性化推荐服务的黎超广东白云学院社会与公共管理学院广州510450基金项目2012年广东省哲学社会科学十二五规划项目生命周期视角下的广东中小企业发展研究项目编号1202中图分类号713文献标识码内容摘要现阶段，大数据技术被广泛应用到多个行业，尤其是大数据带来的个性化推荐服务系统，在电子商务行业得到了普及并且取得了卓越成绩。 本文针对大数据背景下电子商务个性化推荐服务系统实施基础工作进行了具体阐述，以期促进电子商务服务个性化与智能化的发展实践。 关键词大数据电子商务个性化推荐定义。 电子商务个性化推荐系统即针对各种消费群体的不同需求为其提供针对性服务，或者电商企业主动结合消费者上网习性的异同为其
目录 一、摘要 二、当当网概述 1）当当网简介 三、个性化推荐系统营销理论综述及原因 1）个性化推荐系统营销概念及分类 a 基于内容的推荐系统 b 协同过滤推荐系统 c 混合推荐系统 2）个性化推荐系统的发展历程 3）当当网使用个性化推荐系统的原因 四、个性化推荐系统的结构及在当当网运用中的具体表现 1）个性化推荐系统在电子商务网站中的结构 a 输入功能模块 b推荐引擎模块 c输出功能模块 2）个性化推荐系统在当当网中的具体运用 a商品信息页面 b购物车、收藏夹 c Email邮件 d独立的个性化页面 3）个性化推荐系统在当当网中的新运用 4）个性化推荐系统在当当网未来的发展趋势 五、个性化推荐系统在当当网运用中的特点 1）“当当推荐”系统功能分析及推荐效果评价 a 当当推荐系统功能 b 推荐效果评价 2）当当网特性化推荐2.0 六、个性化推荐系统在当当网运用中的不足与风险 1）个性化推荐系统在当当网运用中的不足 2）当当网个性化推荐运用中的风险
3）在个性化推荐上当当网和亚马逊的对比分析 七、通过当当网浅谈个性化推荐系统对电子商务发展的影响 1）电子商务新时代的到来 2）由推网的兴起 八、结语与建议 九、注解与参考文献
个性化推荐系统在当当网中的运用分析 摘要：在完善用户购物体验方面，当当网还针对用户需求推出了“为你推荐”功能，通过对顾客历史数据的分析，根据不同顾客的购物习惯向他们推荐针对其个人的商品。这样的定制推荐把用户从海量的商品信息中解放出来，极大的减少了用户的时间成本，通过强大的系统分析，实际上做到了顾客给自己推荐商品，成为自己的顾问。一个好的个性化推荐就好像网站里的智能导购员一样，只不过它是隐形的，对于购物者来说，它是无处不在的。它能将隐形而无处不在的特性发挥到极致，让购物者不讨厌它，也时刻能使用到它，最终，它能够为网站创造更多的销量。 关键词：个性化推荐；当当网；应用；电子商务；信息超载。 Personalized recommendation system in dangdang network analysis of the application Abstract: To improve the user shopping experience,dangdang also according to user needs introduced a \"recommend\" function,through the analysis of the historical data of customers,according to different customers' shopping habits to their recommended according to the personal goods.This custom recommend the user from mass of commodity information liberate, greatly reduce the user's time cost, through the powerful system analysis, in fact do the customer to recommend commodities, to become their own advisers. A good personalized recommend like website intelligent shopping guide，only it is invisible, for shoppers for, it is everywhere. It can store and the ubiquity of characteristics to acme, let shoppers don't hate it, time can be used to it, eventually, it can create more sales for the web site Key words:Personalized recommendation ; dangdang; apply ; electronic commerce；information overload
电子商务个性化推荐技术研究 ——以电影推荐系统为例 一、项目背景 随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。 电子商务个性化推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。 针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文先以豆瓣网的电影推荐系统进行分析研究，并设计属于自己的个性化推荐系统。 二、豆瓣电影推荐系统的研究 （一）豆瓣电影推荐系统简介 1.豆瓣网定位 豆瓣网是一个兴趣为出发点社交网络，人与人之间的关系建立在具有共同兴趣的基础上，且人们是以获取和分享有价值的信息为目的，网站的设计与功能主要围绕围绕这几点：如何获取信息、如何发现信息、如何分享信息。 2.豆瓣人群
主要为知识分子和文艺青年。 人群特点：文化程度较高，对读书、电影、音乐有着某种偏爱。有品味、有思想，善于表达。喜欢和崇尚自由。喜欢简洁、富有内涵的生活方式。 （二）豆瓣人对电影频道的可能需求 1.了解某部电影的详细介绍：剧情、导演、演员、上映时间、别人评价、总体评分 2.了解某个影人 3.了解某个城市的影院 4.了解最近的电影资讯（最近有什么电影上线或当看到一部正在上映新片的介绍时，且被它深深吸引时，希望可以查到所在城市的放映影院和放映时间） 5.分享影评、交流观后感： 6.建立自己的电影名单，记录自己的足迹，便于对个人知识的管理（看过、想看、根据不同主题建立的豆列） 7.发现喜欢的电影（通过他人影评、他人豆列、标签类型、相同元素（导演、演员）、经典影片） 8.发现喜欢的影人 9.查看线下有没有关于电影的最新活动 （三）从不同的角度分析 1.用户在获取信息上 这里的获取指用户主动的挖掘、搜索查询信息，如用户去搜索某部电影的相关信息、某位喜欢的影人信息。豆瓣电影可给用户提供的查询功能有查询电影、查询影人、查询影院、新片的放映情况。 查询电影可通过标签（可按电影类型、区域、艺术家、年代查找）（链接）、影名、IMDb编号（输入框搜索）等方式；查询影人可通过影人职业、获奖情况、所在国家、影人名字、IMDb编号等方式；查询影院可通过搜索影院的名称、地址的方式；查询新片可通过首页的正在热映栏目和右上角的查询框选择查询。 豆瓣电影给用户提供了丰富的查询内容和查询方式，而且这些不是简单的堆砌，而应该是根据用户的需求和使用流程，在用户需要的位置提供给用户。 1）满足的用户需求：
电子商务中的推荐系统是利用数据挖掘等技术，分析访问者在电子商务网站的访问行为，产生能帮助访问顾客访问感兴趣的产品信息的推荐结果. 电子商务系统规划与建设本来就包括数据库系统的建立，技术含量不是特高的电子商务推荐系统就是在原有的数据库系统上新添的利用数据挖掘技术对动态的客户访问所返回的数据加以分析并调出客户可能感兴趣的的产品目录。 看这里----就知道它只是在原有的系统上加了些技术模块 根据系统功能设计的要求以及功能模块的划分，数据库的设计相对较简单。除用于销售商品的电子商务网站中所必须的基本数据库表，如商品信息、用户信息、网站信息等外，还应包括：用于初始化数据设置的参数表、仅对有评分商品推荐起作用的顾客商品评分表、顾客商品购买记录表、商品聚类表、顾客聚类表、商品推荐表 随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。 推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT 技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。 电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结
闽南师范大学 课堂作业 电子商务网站的个性化服务研究 E-commerce Sites Of Personalized Service 姓名：许高超 学号：101206147 系别：管理科学系 专业：市场营销 年级：2010 级 指导教师：刘萍 2013年12月27日 一、绪言
进入互联网时代以来，建设网站、开展网络营销、电子商务，成为众多中小企业寻求快速发展，建立竞争优势的一个重要途径。在电子商务飞速发展的今天，开展网站的个性化需求服务是让我国电子商务腾飞的前提。个性化需求已经成为电子商务发展中一个重要的研究问题。随着互联网的飞速发展网站数量几乎以几何级的速度增长这也导致了电子商务企业之间的竞争激烈网站的“同质化”趋势越来越严重网站获得客户的忠诚度也日益困难。而电子商务网站要盈利要有较高的顾客吸引力和顾客忠诚度就必须依靠它的个性化服务。电子商务企业的销售行为已经不再是过去那种巧舌如簧的游说信誓旦旦的保证那么简单了它也不再是“数字游戏”不再是“打一枪换一个地方”的游击战。它要做到的是让潜在的消费者明白购买你的服务是唯一符合逻辑的选择。本文首先阐述了个性化服务的概念分析了个性化服务的特点就电子商务网站的个性化服务的现状整合实例提出更好促进个性化服务的对策。关键词电子商务网站个性化服务网站竞争力、市场细分在互联网时代电子商务快速发展最吸引用户的是电子商务的便利性。随着电子商务网站的增多面对同种商品和服务用户的选择也增多了因此如何增加用户的忠诚度和粘度就显得尤为重要网站的内容必须具有别具一格的特点也就是电子商务网站的个性化服务。 二、什么是电子商务网站的个性化服务 一、个性化服务的概念 所谓个性化服务就是一种有针对性的服务方式根据用户的设定来实现依据各种渠道对资源进行收集、整理和分类向用户提供和推荐相关信息以满足用户的需求。从整体上说个性化服务打破了传统的被动服务模式能够充分利用各种资源优势主动开展以满足用户个性化需求为目的的全方位服务。个性化服务是一种网络信息服务的方式开展网络个性化服务是提高信息服务质量和信息资源使用效益的重要手段突出了信息服务的主动性开拓了信息服务的新思路。 二、个性化服务的特点 1、针对性 即以用户为中心。个性化服务是针对不同的用户需求特点采用不同的服务策
科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究 院系：软件学院 班级：1105班 姓名： 学号： 指导老师： 2013/9/15
餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究 The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce
餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述 摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。本文分析了个性化推荐的特点，发展。作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。 Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm. 关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤 Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering 一、概述 信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。为解决这一问题，研究人员提出了个性化推荐系统，可有效地解决在单个的互联网用户在海量信息中的获取有用信息的问题。个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为，提示用户习惯和喜好，建立相应的推荐算法，为每个用户产生一个推荐列表，使其可以快速地找到自己感兴趣的信息。上世纪末，推荐系统主要应用于音乐、电影、书籍等产品的推荐。近年来，推荐系统已被广泛地应用于电子商务领域，成为电子商务中不可缺少的一部分，各大电子商务网站，如Amazon、ebay都不同程度的使用了推荐系统，显著地提高了电子商务企业的销售额，同时也为用户搜索商品提供了方便。与此同时对推荐系统的研究在理论上促进了多学科的交叉发展。设计出更优秀的推荐算法已经成为理论界关注的热点。目前为止，学者们提出了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于复杂网络的推荐算法、混合推荐算法等不同的算法，数据挖掘领域、机器学习领域的一些新方法也被应用到推荐算法中。 二、推荐系统的基本概念和关键问题 2.1 推荐系统的定义 推荐系统的定义有不少，但被广泛接受的推荐系统的概念和定义是Resnick
浅析电子商务个性化推荐技术 【摘要】随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统利用人工智能、统计学、数据挖掘等技术，直接与用户交互，帮助用户更好、更快的找到需要的商品。本文着重介绍并分析了目前常用的几种个性化推荐技术，包括基于关联规则的推荐技术、基于最近邻居的协同过滤技术和基于内容的推荐技术。并对今后个性化推荐技术的研究热点和发展方向进行了展望。 【关键词】个性化；推荐技术；电子商务 1 电子商务推荐系统的概念 电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户，提高了客户对商务活动的满意度。同时，还能将电子商务网站的浏览者转变为购买者，提高电子商务网站的交叉销售能力，提高客户对电子商务网站的忠诚度，从而换来对电子商务站点的进一步支持。 2 电子商务推荐系统的关键技术分析 电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价（rating）数据；推荐方法模块用来根据一定的算法和用户数据，得出对目标用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。输出模块主要是指得到的推荐以何种形式反馈给用户。 电子商务推荐系统使用的技术主要有：内容推荐技术、关联规则，聚类，Horting图，协同过滤技术等。 2.1 基于关联规则的推荐技术 关联规则可以寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在客户所购买不同商品之间的相关性。利用这些关联，就可以得到客户的购买特性，并根据发现的这些规律采取有效的行动。这对店铺的市场定位、商品的采购等决策问题都有重大的指导意义。同时，也能为商品推荐提供帮助。 关联规则的目标是在数据项目中找出所有的并发关系，这种关系也称为关
个性推荐规则 ①用户身份信息维度 性别，年龄，星座，居住城市，活跃区域，证件信息，学历，收入，健康等。 ②用户社会生活信息维度(第三方平台帐户登录) 行业，职业，是否有孩子，孩子年龄，车辆，住房性质，通信情况，流量使用情况…… ③用户行为偏好信息 是否有网购行为，风险敏感度，价格敏感度，品牌敏感度，收益敏感度，产品偏好，渠道偏好……
④用户购物偏好信息 品类偏好，产品偏好，购物频次，浏览偏好，营销广告喜好，购物时间偏好，单次购物最高金额…… ⑤用户反馈信息维度 用户参与的活动，参与的讨论，收藏的产品，购买过的商品，推荐过的产品，评论过的产品…… 用户画像标题体系设计
推荐系统评测十大指标： 用户满意度：适用的实验方法为用户调查法与在线测试法，区别于统计指标，度量用户满意度。 预测准确度：度量一个推荐系统活着推荐算法预测用户行为的能力，这个指标时最重要的推荐系统离线评测指标。 覆盖率：描述一个推荐系统对物品常委的发掘能力，最简单的定义为推荐系统能够推荐出来的物品占总物品集合的比例。 多样性：为满足用户广泛的兴趣，推荐列表需要能够覆盖用户不同的兴趣领域，多样性描述了推荐列表中物品两两之间的不相似性。 新颖性：衡量推荐系统推荐用户以前没听说过的物品的能力。 惊喜度：区别于新颖性，指的是推荐结果和用户历史兴趣不相似，但却让用户觉得满意的能力，目前没有什么工人的惊喜度指标定义方法，只有一种定性的度量方式。 信任度：衡量推荐系统是否得到用户信任，增加用户和推荐系统交互的能力，智能通过问卷调查的方式获得。 实时性：包括两个方面，一是推荐系统需要实时地更新推荐列表来满足用户新的行为变化，第二方面时推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。
45 摘要：随着电子商务的快速发展，电商平台逐步增多。为更好地满足消费者需求，提高消费者的购买意愿，个性化推荐系统在电子商务活动中得到普遍应用。本文从六个维度构建个性化推荐系统的具体关系模型，通过问卷调查与数据分析，对相关假设进行验证。研究结论表明信息编排、推荐方式、信息价值、价值时效和用户信任对消费者购买意愿存在正向影响，推荐强度与消费者购买意愿不存在显著相关关系。最后，提出电商平台改善个性化推荐系统的参考建议。 关键词：个性化推荐系统；购买意愿；影响因素；回归分析 引言 电子商务的发展改变了消费者的购买习惯，网购行为越来越普遍，但信息过载的现象也由此产生。面对多样化的产品，消费者需花费大量时间和精力去浏览和分辨商品信息。在此背景下，个性化推荐系统应运而生。用户在浏览或者购买商品时，个性化推荐系统通过用户的操作获取其需求与兴趣，并将适合的商品推荐给用户来满足他们的个性化需求。用户在浏览推荐的商品的过程中，能尽快找出满足自己要求的商品。本文从消费者的视角出发，通过分析个性化推荐系统对于消费者购买意愿的影响，以得到提高个性化推荐系统推荐质量的相关建议，更好地为消费者服务。 个性化推荐系统被国内外学者进行了多方面的研究[1] [2]。宿恺和刘寅[3]在研究中提出在个性化推荐系统中，用户在准备购买商品的过程中会付出一定的努力，用户在决定购买时会考虑付出与努力，用户会因此改变购买意愿。吴锦峰[4]认为个性化推荐系统对提高顾客满意度有积极影响，而顾客满意度不仅能提高消费者购买意愿，也是使企业提高盈利的重要指标，因此改进个性化推荐系统对企业有非常重要的意义。戴和忠[5]认为个性化的推荐服务可以培养顾客对网站的忠诚度，提高顾客的交叉购买力，从而增加商家的效益。本文在已有研究基础上提出从信息编排、推荐方式、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任六个维度分析个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响。 1、研究假设 在电商平台中，个性化推荐系统提供的信息的编排会对其作用效果产生影响，恰当的信息编排对消费者来说是有效用的。因此，提出如下假设： H1：个性化推荐系统信息编排对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统在推荐信息时会使用不同的方式，推荐方式的不同会使造成的效果也不同。因此，提出如下假设： H2：个性化推荐系统推荐方式对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统对消费者购买意愿的影响研究 文／王虹 个性化系统的推荐强度主要包括推荐的频率和推荐的信息量大小，本文认为个性化推荐系统的推荐强度正向影响了消费者的购买意愿，即频繁多量的推荐强度能使消费者的购买意愿得到提升。因此，提出如下假设： H3：个性化推荐系统推荐强度对消费者购买意愿有正向影响。 个性化推荐系统的主要功能是了解消费者需求偏好的信息以及向消费者提供合适的商品信息和建议，因此信息价值是评定电商平台个性化推荐系统是否具有价值的主要标准之一。较高的信息价值能使消费者的购买意愿得到提升。因此，本文提出如下假设： H4：个性化推荐系统信息价值对消费者购买意愿有正向影响。 在电商平台的个性化推荐系统中，消费者需求的变化是随时存在的。个性化推荐系统所推荐的信息的时效也会发生改变。本文提出如下假设： H5：个性化推荐系统价值时效对消费者购买意愿有正向影响。 消费者在进行购买行为时，大部分会选择其信任的电商平台。信任对消费者购买决策有较大的影响力，如果个性化推荐系统所推荐的商品总是不让消费者满意，那么消费者对该个性化推荐系统持不信任态度，消费者的购买意愿就会减弱。因此，提出如下假设： H6：个性化推荐系统用户信任对消费者购买意愿有正向影响。 2、研究设计与数据分析 本研究的测量过程中均使用Likert scale。本次共回收问卷214份，其中有效问卷200份，收回问卷的有效率为93.458%。采用Cronbach’s Alpha系数来对各变量的信度分析进行检验，各个维度的信度系数都大于0.7，本问卷具有较高的可信度。个性化推荐系统的KOM值为0.821，大于0.7；Barlett球形检验的近似卡方值为2419.592，显著性概率为0.000，小于0.05，因此说明个性化推荐系统量表适合使用因子分析法。 2.1 相关分析 为了对假设进行验证，首先将问卷中的问题进行计算归纳，对个性化推荐系统的多个维度与消费者购买意愿的相关性进行分析，使用皮尔森（pearson）相关分析的方法对假设H 进行初步验证。**表明相关性在0.01上显著相关，由表1可知，在0.01的显著性水平下，信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿的相关性显著且均为正，即信息编排、弹出式广告、社交渠道推荐、平台系统推荐、推荐强度、信息价值、价值时效和用户信任与购买意愿呈显著正相关关系。
基于用户的协同过滤推荐算法 摘要 随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐已成为电子商务的一个重要研究领域。个性化推荐算法是电子商务推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。本文介绍了基于用户的协同过滤推荐算法。 关键词：电子商务基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性 1.课题研究背景及意义 随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣.
专业硕士学位论文 基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统设计与实现Design and Realization for Customized Recommendation System of E-Commerce based on Big Data Technology 作者：XXX 导师：XXX 北京交通大学 2015年8月
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北京交通大学 专业硕士学位论文 基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统设计与实现Design and Realization for Customized Recommendation System of E-Commerce based on Big Data Technology 作者姓名：XXX学号：XXX 导师姓名：XXX职称：教授 工程领域：软件工程学位级别：硕士 北京交通大学 2015年8月
致谢 三年充实而又紧张的研究生生活即将结束，在硕士毕业论文完成之际，我要向所有关心、支持、帮助过我的人表示最真诚的感谢！ 本论文的工作是在我的导师XXX老师的悉心指导下完成的。在论文选题、实验进展以及文章修改等环节，XXX老师的言传身教使我受益匪浅。三年来，XXX 老师在生活、工作、学习方面给予了我很大的关怀，给我一切课可以学习锻炼的机会。同时，XXX老师科学的工作方法和严谨的治学态度给了我很大的影响和帮助。我的每一点成绩，每一步成长都凝聚着老师的心血。XXX老师果断的工作作风，严谨的治学态度，敏锐的洞察力，扎实深厚的学识功底都是值得我学习的地方。谨向XXX老师致以深深的谢意！ 在实验室工作及撰写论文期间，XXX等同学也给予了我热情的帮助，在此向他们表达我的真挚的感谢。他们在我失落的时候鼓励开导我，帮助我恢复信心。他们对我无微不至的关怀，是支持我完成学业的精神动力。他们鼓励我不停向前，当我取得好成绩的时候又告诉我要戒骄戒躁；当我遇到困难和挫折时，他们告诉我要永不气馁，勇往直前。 除此之外，我还要感谢我的家人。我的父母不仅哺育我成长，更在我低落的时候给我关怀与鼓励。他们一直在支持着我，在我取得一些成绩的时候，赞扬我，同时又告诫我要踏实谦虚。我要在这里说声：妈妈爸爸，你们辛苦了。 最后感谢评审老师能在百忙之中评审我的论文。
魏天琦 摘要：在互联网高度发达的时代，信息过载的存在问题加速了个性化推荐系统的发展和应用。本文首先分析了个性化推荐系统的产生背景和发展历史，详细阐述了其进行推荐的原理，并介绍了推荐系统在电子商务、社交网络及信息内容等领域的应用情况，最后讨论分析了个性化推荐系统面临的隐私保护、数据稀疏性等问题。 关键词：推荐系统个性化电子商务隐私保护 引言 随着信息技术特别是互联网技术的飞速发展，人们获取信息的方式越来越多，同时信息总量也在呈几何倍数的增长，人们获取信息的方式正在从主动查找变成被动接受。如何快速、准确找到自己感兴趣或需要的信息困扰着我们每个人，另 方面，人的需求有时是模糊的、时变的，对商家等服务提供平台而言，准确判断并推送用户可能感兴趣的内容，为用户提供个性化的服务可以提高平台的吸引力，增加用户的忠诚度。为解决这些问题，因而产生了个性化推荐系统。 个性化推荐的概念是由美国人工智能协会在1995年首次提出，随后Yahoo、IBM、NEC 研究院等众多公司、研究机构纷纷加入这领域。近年来，人工智能以及大数据技术的发展进一步推动了个性化推荐系统在商品、音乐、视频、新闻等领域的应用。国内最早的推荐系统服务公司是北京百分点信息科技有限公司，该公司专注于推荐技术研发，为客户提供不同类型的推荐系统解决方案；百度公司总裁李彦宏在百度世界大会上将推荐引擎与作为公司未来的重要发展方向，希望能够为用户智能地推荐其可能感兴趣的新闻、网站、APP等信息。 一、个性化推荐系统的构成及原理 般的推荐系统结构如图1所示。获取用户的偏好是建立推荐系统的第一步，这些信息需要从用户的历史记录或注册信息中采集，之后利用这些信息建立用户模型，与此同时，根据商品、服务等对象的属性特征建立推荐对象模型，最后应用特定的推荐算法评价用户对推荐对象的兴趣度，据此对推荐对象进行筛选，将用户可能感兴趣或需要的内容呈现出来。可以看到，用户、推荐对象模型以及相应的推荐算法是推荐系统的核心要素。 （一）用户模型 用户模型是根据用户的领域、职位、年龄、性别、所在地等基本信息以及购买、浏览等历史信息表示和贮存用户偏好的数据库系统，该系统可以实现用户的分类管理、智能标记、定期或非定期更新等功能。用户模型是推荐系统的基础，精准的用户模型助于提高对推荐系统的准确性。 （二）推薦对象模型 推荐对象包括很多内容，例如书籍、电子产品、新闻、音乐、影视等信息对象。不同的
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/344425183.html, 电子商务平台个性化推荐模型设计 作者：赵丽君 来源：《现代职业教育·中职中专》2016年第05期 [摘要] 近年来，电子商务逐渐渗透在人们日常生活的方方面面。而且随着人工智能技术 的不断成熟，电子商务平台个性化推荐模型设计逐渐成为该领域研究的重点。 [关键词] 电子商务；个性化平台；模型设计 [中图分类号] G718 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2016）14-0159-01 电子商务平台个性化推荐模型设计，旨在通过一系列的顾客信息分析（及时掌握顾客行为动态），采用抽样技术对样本数据进行预处理，并且采用协同过滤算法、用户（包括项目）组合算法进行对照实验，最终获取最佳的设计模型，指导电子商务健康发展。在此条件下，本文利用多媒体技术介绍电子商务平台个性化推荐模型特点，对课堂实验教学展开分析，进行了教学思考，期望能够产生一定的积极效用。 一、利用多媒体技术介绍电子商务平台个性化推荐模型特点 在电子商务平台个性化推荐模型教学过程中，需要利用先进的多媒体技术，将电子商务平台个性化推荐技术特点（安排专业调查人员，实时调查分析顾客相关信息，并且根据客户的实际需求，为其推荐或者提供让客户满意的产品或者服务），更加形象、立体地呈现出来，借助多媒体技术中的模拟人物进行情境演绎，或者利用精美的PPT展示整个设计过程，帮助学生 更加深入掌握其特点，激发学生的学习兴趣。与此同时，在恰当的时机进行理论知识讲授，并且告知学生设计电子商务平台个性化推荐模型的重要性，即：一方面能够有效地满足广大顾客的个性化消费需求（由于每个客户自身个性特征、消费能力、消费审美等不同），另一方面有利于帮助企业建立良好且稳定的客户群（积极拓展消费者范围，将潜在客户发展为长期稳定客户）。 二、课堂实验设计教学 在课堂实验设计教学中，需要将学习的主动权归还给学生，学生自主采用用户（包括项目）组合的协同过滤算法以及前瞻选择抽样算法，先对顾客样本（实验样本）进行筛选过滤，并且将这些顾客进行效用值分类（利用定义样本）。另外，还要把效用值最大的顾客视为本次研究样本推荐的依据（且进行特殊的标记），在此条件下，解决所对应的问题，如：稀疏性问题和扩展性问题，并且这样的实验研究方法具有重大优势，即：有利于调动广大用户的兴趣，并且有效地降低了推荐成本，提升了推荐质量，有利于帮助企业获取最大利润。在实验设计的过程中，学生遇到难以解决的问题，需要保持冷静的头脑，先自主解决，实在想不出解决办法的时候，可以请教教师（教师起到辅助、支持和参与的作用）。另外，在实验设计中，学生需
基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统设计与实现Design and Realization for Customized Recommendation System of E-Commerce based on Big Data Technology 作者：XXX 导师：XXX 北京交通大学 2018年1月
致谢 三年充实而又紧张的研究生生活即将结束，在硕士毕业论文完成之际，我要向所有关心、支持、帮助过我的人表示最真诚的感谢！ 本论文的工作是在我的导师XXX老师的悉心指导下完成的。在论文选题、实验进展以及文章修改等环节，XXX老师的言传身教使我受益匪浅。三年来，XXX 老师在生活、工作、学习方面给予了我很大的关怀，给我一切课可以学习锻炼的机会。同时，XXX老师科学的工作方法和严谨的治学态度给了我很大的影响和帮助。我的每一点成绩，每一步成长都凝聚着老师的心血。XXX老师果断的工作作风，严谨的治学态度，敏锐的洞察力，扎实深厚的学识功底都是值得我学习的地方。谨向XXX老师致以深深的谢意！ 在实验室工作及撰写论文期间，XXX等同学也给予了我热情的帮助，在此向他们表达我的真挚的感谢。他们在我失落的时候鼓励开导我，帮助我恢复信心。他们对我无微不至的关怀，是支持我完成学业的精神动力。他们鼓励我不停向前，当我取得好成绩的时候又告诉我要戒骄戒躁；当我遇到困难和挫折时，他们告诉我要永不气馁，勇往直前。 除此之外，我还要感谢我的家人。我的父母不仅哺育我成长，更在我低落的时候给我关怀与鼓励。他们一直在支持着我，在我取得一些成绩的时候，赞扬我，同时又告诫我要踏实谦虚。我要在这里说声：妈妈爸爸，你们辛苦了。 最后感谢评审老师能在百忙之中评审我的论文。