针对电子商务发展的需求，本文通过对协同过滤推荐算法的文献综述，提出传统过滤算法无法适用于用户多兴趣下的推荐问题进行了剖析，提出了一种基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法，分析了基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务系统。
一、引言
电子商务迅猛发展的时代已经到来，网上购物的交易方式正在改变着传统的商业模式。2007年，电子商务的交易额达到了8900亿人民币。面对如此众多的商品，无疑会大大增加用户发现满意商品的困难。于是个性化推荐系统逐渐成为电子商务领域中的一项重要的研究内容，得到了广泛关注。
研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。
协同过滤推荐是迄今为止最成功的个性化推荐技术，被应用到很多领域中，协同过滤相当突出的优点是其决策基础是“人”而不是“内容的分析”，能针对任何形态的内容进行过滤，更能处理相当复杂和艰难的概念呈现，以获得意料之外的结论。
文章重点研究电子商务系统中协同过滤推荐算法。
二、电子商务推荐算法的研究
目前的电子商务推荐系统中运用的推荐算法主要可分为三大类：基于内容的推荐算法(Content-based Recommendation Algorithm)、基于规则的推荐算法(Rule-based Recommendation Algorithm)和协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation Algorithm)。
1.基于内容的推荐算法是信息过滤研究的派生和继续
基于内容的推荐系统需要分析资源内容信息，根据用户兴趣建立用户档案(Profile),用户档案中包含了用户的品位、偏好和需求信息。然后根据资源内容与用户档案之间的相似性向用户提供推荐服务。在一个这样的系统中,通常采用相关特征来定义所要推荐的物品。
2.关联规则挖掘技术在零售业得到了广泛的应用，它可以发现不同商品在销售过程中的潜在相关性
随着数据挖掘的兴起，关联规则被应用于推荐系统，形成了一种新的推荐技术基于规则的推荐技术。基于规则的推荐技术在评价表上挖掘项目间的关联规则(项目关联)和用户间的关联规则为当前用户进行推荐。使用项目关联进行推荐时，每条项目关联的前件相当于一个兴趣组，而规则的后件则相当于这个兴趣组的推荐。如果当前用户对该规则前件中的所有项
目都喜欢，那么就把规则的后件以一定可信度推荐给当前用户。而使用用户关联进行推荐时，用户关联的后件必须是当前用户，使用用户关联的前件中的用户的共同兴趣模拟当前用户的兴趣，模拟的可信度就是用户关联的可信度，以此作为推荐的依据。
3.协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。
三、协同过滤推荐现有算法的分类研究与分析
正是因为传统协同过滤推荐算法存在着诸多问题，研究者们才不断提出改进的协同过滤推荐算法。
1.全局数值算法
全局数值算法每生成针对一个用户的推荐项目列表就需要扫描用户评价数据库一遍，这种方法能随数据的变化而变化，实现也比较简单，所以被大量才采用。但是在实践中数据稀疏性难以解决，面对庞大的用户数据库，推荐产生也非常耗时，从而使得整个电子商务推荐系统的实时性难以保证，成为全局数值算法面临的主要挑战。
2.基于模型的算法
基于模型的算法只需扫描一遍用户评分数据库就可以完成对所有用户的推荐。优点是建立的模型相对于原始数据集而言小得多，因此能有效缓解推荐算法的实时性问题。但模型具有滞后效应，为了保证模型的有效性，必须周期性的对模型进行更新。而模型的训练代价高，因此该算法不适合数据更新频率快的系统。
3.组合推荐算法
(1)协同过滤和基于内容的结合算法。两种算法的结合可以利用基于内容算法的优点，对项目进行相似度匹配，尤其当项目尚未得到用户评价的情况下也能推荐给用户,避免新项目问题;另一方面利用协同过滤的特点,当用户数和评价很多时,协同过滤推荐更准确。(2)协同过滤和基于关联规则的结合算法。关联规则技术用于协同过滤系统是利用Apriori算法通过挖掘用户的评价记录的关联来进行推荐。该算法往往首先对客户的购买行为进行关联规则挖掘，并进行单一客户的偏好建模；然后，应用协同过滤技术寻找与此客户兴趣相似的客户集，并从客户集中找出和目标最相似的客户;最后根据匹配集合求解推荐意见。规则模型的形成可以离线进行，协同过滤推荐算法与基于规则算法的结合可以保证有效推荐系统的实时性要求。
四、协同过滤推荐算法的改进
传统的协同过滤推荐算法是用邻居用户对某一项目的偏好信息来判断用户对该项目的偏好，邻居用户是和当前用户具有相似兴趣爱好的用户。但在传统的协同过滤推荐算法中，邻居用户和当前用户的共同兴趣爱好并不一定是要预测的项目方面的兴趣爱好，而可能是另一方面的兴趣爱好。如果还是用这些邻居用户来预测，其误差可想而知。
1.基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法
基于此，我对传统协同过滤算法将作如下改进:(1)对用户兴趣进行分类，因为在系统中用户的兴趣是通过对项目的选择来进行了解的，所以把对用户兴趣的分类转化为对项目的分类，引入用户兴趣度的概念，来探讨用户在不同类别项目中所表现出来的兴趣差异，进而实现对用户多兴趣的了解。(2)对于同一用户，如预测项目所属类别不同，用来预测的邻居用户也不同，也就是邻居用户与待预测的项目在内容上具有一定相似性，从而保证用来预测的邻居用户与当前用户在待预测项目上具有相似的兴趣爱好。(3)用户具有多兴趣性，但用户对每类项目的兴趣也是不尽相同的,在推荐集中考虑以用户对不同类别项目的兴趣度作为权重，来分配每类项目的推荐数目。
首先将项目采用某种技术按照某种标准划分为不同类别，然后把对此类项目有评价的用户的评价信息映射到此类，统计参数，计算用户在每类项目的兴趣度，当超过阈值时，认为该用户对该类项目有兴趣偏好，并由<优麦电子商务论文>这些用户形成聚类，从聚类中搜寻针对此类项目的邻居用户，产生推荐。
(1)按照分类规则对项目进行分类。把整个项目空间划分成若干类别，每个项目可能属于多个类别,每个类别包含至少一个项目。目前对项目进行分类有众多方法。
(2)映射评价信息，统计参数，计算用户兴趣度，建立用户兴趣度矩阵,构造用户兴趣偏好特征。假设提出了用户兴趣度Ai,j，即用户i对项目类别j的兴趣度，来衡量用户对某一类别项目的兴趣偏好。
其中Mi,j表示用户i所评价的项目类别j中的项目数目；Nk表示项目类别k中包含的项目数目。
(3)依据用户兴趣度矩阵和项目类别体系，进行用户聚类，形成用户兴趣模型。
2.算法说明
(1)由于对同一用户，需要分别在不同的项目类别中分别计算其邻居用户。
(2)该算法对数据的稠密性要求比传统的协同过滤推荐算法要高。
(3)用户的兴趣可能会随着时间而变化，有的项目类别可能会随着时间的推移使用户对他失去兴趣，所以推荐系统必须密切注意用户的兴趣是否改变，最好的办法就是持续跟踪。
(4)推荐算法同样具有新异性，但不像传统算法那样更具有新异性，同另一角度也说明该推荐算法更具准确。因为新异性在一定程度上是和准确性相对的，不可能新异性和准确性同时很高，准确性高的算法必然会新异性低，反之亦然。
五、基于用户多兴趣的协同过滤推荐算法的电子商务推荐系统分析
协同过滤技术基本思想是基于评分相似的最近邻居的评分数据向目标用户产生推荐，推荐算法处理的基础数据是不同用户对项目的评价。评价可以是布尔型的也可以是实数，数值的大小代表喜欢的程度，也称为评分。协同过滤有利于判断符合用户兴趣的商品。例如在用户评价表中共有M个用户对N个商品进行了评分,要在M个商品项中找出符合用户兴趣的S 个项向用户推荐。基于此，我们做如下推荐系统的分析：
1.业务需求分析
电子商务网站有两个方面需要个性化推荐系统，即改善客户关系和提高网站的销售能力。(1)改善客户关系。个性化推荐系统要能够在用户的使用过程中尽可能的满足用户的需求，实时地和用户保持互动和联系，及时获得用户的需求并做出响应，能根据用户的反馈信息进行学习和自我完善。(2)提高网站的销售能力。
能够吸引更多客户购买；在用户购买时实施交叉销售，用户的推荐请求，给出最适合于用户的商品，并推荐其他相关的商品；为网站对商品进行更新提供信息支持，辅助网站及时推出有热销潜力的特色商品，实现与其他网站的差异化销售。
2.用户需求分析
用户访问电子商务网站的主要目的是寻找并购买需要的商品。其需求主要表现在:(1)用户在网站中要能够顺利地寻找到所需要的商品，根据对商品信息的了解、系统的推荐程度和其他人的评价等决定是否购买。(2)用户能根据自己的认识对商品进行评分和评价。评分是一些个性化推荐算法的数据基础，应该鼓励用户对商品进行评分。评分或评价也是用户做出购买决定的参考。(3)系统服务定制。用户能选择并享受系统设定的个性化服务，这些服务是管理员分析用户的兴趣对系统进行的功能设置。
3.业务分析
用户访问电子商务网站的主要目的是选择购买符合自己需求商品，整个业务流程从登录网站到购买商品生成订单结束。从什么渠道怎么支付如何获得商品实体是在网站外部完成的，不在网站上的业务流程之内。
4.数据流图(DFD1层)主要处理分析
个性化推荐系统主要有以下处理过程:用户定制服务、行为记录、个性化推荐、购买商品、对商品评分等。第一层数据流图可如图1所示:
用户根据系统设置的服务进行服务的定制。系统获得用户选择的服务项目编号，查询数据库是否设置并开通该服务，如<优麦电子商务论文>果是保存用户定制到用户定制表中;否则返回错误信息。用户定制DFD如图2所示:
用户在个性化推荐系统中的浏览行为，如点击链接、查看商品信息等都会被记录到日志中，也能被系统记录，作为挖掘用户兴趣的信息。用户行为记录过程的DFD如图3所示:
六、结束语
电子商务推荐系统是个新兴的研究与应用领域。随着用户需求水平的提高，推荐算法与系统的研究在不断发展和完善。文中提出的基于用户多兴趣的协同过滤推荐改进算法，正是为了解决现实中存在的用户兴趣问题而产生的。算法中由于对项目进行了分类，所以跨越项目类别和推荐的新异性在一定程度上可能不及传统的协同过滤推荐算法。这将在未来的研究中要进一步思考和研究的问题。
中国电子商务发展中存在的问题及 对策研究 在当代中国，电子商务以迅猛的速度发展，对经济 结构的调整产生了极为深刻地影响，与此同时,随着通 信和物流事业的发展,也使电子商务走进了寻常百姓家, 并且以绝对的优势占据人们大部分生活，成为了选择和 购买商品的新型消费模式，促使电子商务成为经济新的 增长点。 一、电子商务的概念、分类、价值 电子商务是指以信息网络技术为手段，以商品交换 为中心的商务活动。也可理解为在互联网（Internet）、企业部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子交易方式进行交易活动和相关服务 的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信 息化。通过电子商务的概念，我们可以看出，它是在世 界围广泛的商业贸易活动中，在Internet 绝对开放的网络环境下，买卖双方在依靠网络且未谋面的情况下 进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间 的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业 运营模式。 电子商务按照交易对象分类，大体可分为四类：（1） -1
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企业与消费者之间的电子商务，即B2C（Business to Consumer）。例如在中国做零售商品交易的淘宝、京东，美国的amazon、ebay，德国的windeln 等（2）企业与企 业之间的电子商务，即B2B （Business to Business）。例 如针对企业进行批发业务的阿里巴巴。（3）消费者与消费者之间的电子商务，即C2C （Consumer to Consumer）。 例如淘宝旗下进行二手货交易的一淘网，还有近一两年新兴的微商。（4）企业与政府，即B2G（Business to Government）方面的电子商务。例如政府机构在网上进行产品，服务的招标和采购。这种运作模式中供货商可以直接从网上下载招标书，并以电子数据的形式发回投标书的来源，使得一些规模较小公司也可以进行投标并降低投标费用的。 电子商务的发展促进了经济全球化，为经济全球化创造了一个良好的应用平台。它不仅让消费者通过网络在网上购物、网上支付，节省了客户与企业的时间和空间，大大提高了交易效率，而且使企业可以通过互联网进入国际市场购入生产资料，筹措资金，降低了生产成本，扩大了经营规模。电子商务的网上服务向进出口双方提供了一整套通用的服务体系、减少了贸易摩擦和贸易障碍，改善了国际贸易的环境，并使生产者和消费者
摘要：随着信息、网络技术的不断发展，b2c电子商务出现白热化现象。应用迈克尔·波特的五力竞争分析模型，结合b2c电商企业的微观营销环境进行分析，针对b2c企业面临的现状，就如何把握竞争、选择正确的发展策略提出建议。 关键词：b2c电子商务；波特五力模型；发展策略 中图分类号：f25 文献标识码：a 文章编号： 16723198（2013）13006501 1 引言 b2c（business to customer）电子商务，即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者可以通过网络在网上购物、网上支付。目前，接受网上购物的消费者越来越多，各大b2c企业激烈的竞争使b2c市场发展迅猛。据易观智库发布的《中国网上零售b2c竞争力报告2012》数据显示，2012年上半年中国网上零售b2c最终成交额过千亿，其中天猫、京东商城、当当等平台贡献了大部分的交易规模。但b2c电子商务发展仍存在着如供应链问题、物流配送体系问题、服务问题、消费者忠诚度等问题，面临着较为严峻的挑战。 2 b2c电子商务的波特五力模型分析 2.1 供货商的讨价还价能力——较弱 （1）供货商的集中程度低，成本日益透明化。首先，电子商务市场的供货商比较分散，数量多，致使议价能力比较弱。其次，供货商讨还价能力的降低还反映在商品成本日益透明上。b2c电商企业可同时获得多家供货商提供的类似产品报价，从而限制供货商的讨价还价能力。 （2）供货商商品的可替代程度高。网络上出售的同类商品的供应商数量非常多，商品的可替代程度高，当某一商品的价格上升后，消费者就会转而寻找替代品进行购买和消费，价格弹性比较大，所以供应商同行之间的竞争压力较大。 （3）供货商的一体化发展，抢夺b2c的市场资源。网店的数量不断增多以及网络销售额的增长，压制了实体店的经营以及发展空间。许多大型的供应商，例如国美、苏宁，纷纷向前一体化发展，在网上开设了自己的网店，抢夺b2c电子商务行业的市场资源。 2.2 购买者的讨价还价能力——较强 （1）顾客选择空间大。如今网店的数量多，商品数量大，同质化十分严重，购买者所购买的基本上是一种标准化产品，差别较小，价格差异成为影响消费者购买决策的重要因素，消费者可货比三家后再决定购买，从而提升了购买者的讨价还价能力。 （2）购买者转换成本低。商品标准化程度越高，购买者转换成本越低，即购买者很容易转向更实惠的地方。购买者可以很方便地对不同商城的价格进行比较，信息不对称的天平向购买者倾斜。这一定程度上提高了购买者的讨价还价能力。 （3）购买者对价格敏感度高。选择在网上购买的消费者大多是价格敏感型的消费者，他们的消费忠诚度较低，价格是吸引他们目光的主要因素。他们会花费时间进行不同网站之间价格的比较，因此购买者的讨价还价能力较强。 2.3 潜在竞争者进入的能力——较弱 （1）规模经济，进入壁垒较大。近年来中国网络购物市场的交易规模增长很快，那潜在竞争者要想在市场中与淘宝、拍拍等巨鄂进行竞争就必须有一定的规模。否则就难以在竞争日趋激烈的市场中生存下去。 （2）品牌偏好和顾客忠诚形成无形的壁垒。相对于那些潜在进入者，在行业中知名度较高的淘宝、拍拍凭借自身庞大的交易规模和日益壮大的重视客户群带对潜在进入者设置了无
一 基于协同过滤(collaborative filtering，CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息，自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品，已被广泛应用在一些大型的商业系统，如亚马逊和阿里巴巴等。 目前，协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor，kNN)协同过滤技术，包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来，本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系，使得它们具有唯一确定的含义，获得该领域的相关知识，提供对该领域知识的共同理解，便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年，卡内基·梅隆大学的A．RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher，真正标志着个性化服务的开始；1997年3月，(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道，标志着个性化服务已经被技术界高度重视；1999年，德国Dresden技术大学的J．Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM，标志着个性化服务开始向全球发展；2000年，NEc研究院的D．B．Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能，实现citeseer的个性化。2001年，纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1：1Pro。 个性化推荐服务体系结构中，信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得；购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中，包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录，如购物时间、商品清单、价格、折扣等，同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录，以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息，日志文件是必不可少的，如要收集服务器日志，则要在服务器端获取，抽取出特定用户的访问记录；如要收集用户浏览的页面和浏览行为，则既可以在用户端获得，也可以在服务器端从用户记录中获得。
武汉工业学院 毕业论文开题报告 论文题目：我国电子商务的发展现状及其对策研究 姓名李青 学院武汉工业学院 专业工商管理 学号090408328 指导教师张维华 2012年12月16日
一.选题的背景及意义 电子商务由1995年开始进入中国市场，至尽为止已经有12年的时间了。电子商务乃是随着网络技术的发展而形成的一种全新的商务活动框架，其发展对与之相关的法律、政策、技术规范以及企业家经营意识和知识储备等等都提出了很高的要求。信息产业部信息化推进司正同有关部门，抓紧研究提出我国电子商务的基本框架。对这一十分紧迫而艰巨的工作，国家将统一规划，严格标准，创造环境，保证电子商务有序、健康地发展。 中国互联网络信息中心在2006年8月份发布的中国互联网络发展状况统计显示，中国网民总人数达到12300万人。截止到2005年6月30日，我国网站总数为677500个，比2005年1月调查增加8600个，增长率为1.3%。自从1998年我国完成了第一笔网络交易，迄今大约有1800万的中国人在网上买过东西，国内最大的购物网站注册用户已超过1000万，去网上购物已不再是新鲜事。根据中国互联网络信息中心的调查数据，有60.6%的网民浏览过购物网站，有17.9%的网民有过网络购物经历。互联网的快速发展推动了电子商务及计算机应用网络化。 我国发展电子商务的环境逐步完善，国家有关电子商务的政策、法规即将出台，已为电子商务的发展建立了基本的条件。物流配送出现了一些进展，拥有我国最大传递网络的中国邮政加盟电子商务领域，一些专门为电子商务项目服务的专业配送企业也相继出现。 在我国，虽然网络建设正处于起步阶段，网络应用还不够普遍，金融电子化程序还不理想，电子商务的推行还需要时间，但我们必须研究我国发展电子商务的策略，以便于更好的迎接电子商务的潮流。解决电子商务安全问题，推动电子商务发展。 在开放的网络上处理交易，如何保证传输数据的安全成为电子商务能否普及的最重要的因素之一。调查公司曾对电子商务的应用前景进行过在线调查，当问到为什么不愿意在线购物时，绝大多数人担心的问题是遭到黑客的侵袭而导致信用卡丢失。因此有一部分人或企业因担心安全问题而不愿意使用电子商务，安全问题成为电子商务发展中最大的障碍之一。 目前国家还缺乏发展电子商务专项规划，国家发展电子商务还缺乏明确和有力的技术经济政策。在我国，电子商务发展所需要的市场经济环境，运行环境尚不完善，社会信用体系尚未完全建立，网络宽带、反应速度尚不满足要求，电子支付手段尚不完备，物流配送体系尚不配套。 我国信息产业国产化产品技术水平与市场占有率低，重大电子商务应用工程、应用系统所用的软硬件产品主要依靠国外公司，系统集成，信息服务水平有待提高。计算机应用有关标准、规范既缺乏又不统一，急需加强。与电子商务有关的标准比较滞后，投入明显不足。管理体制、机制、管理理念与组织机构尚不能适应市场经济的要求，部分领导对电子商务应用的重要性、紧迫性认识不足。企业采用电子商务等高新
对于个性化推荐新闻的思考 作者：王慧 来源：《传媒论坛》2019年第01期 摘要：个性化推送作为新兴媒体背景下一种新的新闻分发形式，对受众有着正反两方面的意义，无论是新闻定制，还是算法分发，其困境背后实际上是技术不断发展过程中工具理性与人文理性的永恒博弈。媒体应该对聚合类信息内容的把关，个性化推荐与人性化推荐相融合，推送未曾关注的领域，增加新闻偶遇的机会。以算法为主进行分发的新兴媒体同专业媒体应该共同满足受众对于信息的需求，其中既包括个性化，也包括公共性，只有这样才能形成唐纳德肖所提出的专业媒体与大众媒体纵横交错的“纸草社会”，在算法时代守望人的价值。 关键词：算法;人文理性;工具理性 中图分类号：G210 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2019） 01-00-02 个性化推荐新闻即根据用户的性别、年龄、自定义、访问信息类别需求倾向等特征来给用户推荐特定的信息内容，具有个性化、定制化、移动化、互动性等特点。正如“今日头条”APP 所说：“投其所好，送其需要”。个性化推荐新闻对受众有积极消极两方面的影响，新闻媒体仍应提供必要的社会公共信息，担任社会协调与整合的职责。而在CEO张一鸣看来，《今日头条》与传统媒体最本质的区别就是算法。这款兴趣推荐搜索引擎应用的核心是算法，今日头条之所以能够洞察用户喜好，精准分发用户感兴趣的新闻，很大程度上与算法是分不开的。 本文将从以下几个角度，探索有关这个算法王国的几个问题：媒体人的老帝国与算法技术新帝国的融合的前景（代价）是什么？对于受众有何影响，可能的误区在哪里？以下将以今日头条APP为例来探讨个性化推荐新闻对受众的影响。 一、算法于人之利 （一）满足分众化信息需求，精准分发，提高用户黏性 个性化推荐新闻基于计算机程序运作，提高了精准程度的新闻分发使得不同类型的内容信息被机器识别，推送给有着不同需求的受众，根据使用与满足理论，受众面对大众传媒绝不是完全被动的，事实上受众总是自主地选择自己所好奇的和所需要的媒介内容和信息。受众信息消费的选择范围也随着网络技术的普及不断扩大，受众的个性化需求成为了媒体始终绕不开的话题。今日头条的slogan“你关心的，才是头条”这也充分体现了互联网思维的极致发挥。分配逻辑的首位是观众的需求，同时媒体的市场覆盖面也得到了显著的提高，更是获得了受众认可，创始短短几年就对“腾讯新闻”等老牌新闻客户端产生了极大的威胁。
农产品电子商务发展策略研究文献综述 文献综述 农产品电子商务发展策略研究 1 研究的背景及意义 农业是国民经济的基础,中国作为农业大国,物产丰富,分布广泛。农产品产值在生产总值中一直占有很大的比重,但是随着市场经济的发展,农业生产中的问题也不断凸显。例如产品营销中地域和时间的限制,农产品流通能力差,农产品季节性强等问题严重影响了农产品的发展。加入WTO后,外国农产品的不断流入,强烈动摇了本国农产品的市场地位。从长远的角度看,农产品不能只着眼于本国市场,要放眼看世界,在不断巩固国内市场的基础上积极开拓国外市场,这才是农产品的生存之路。 互联网技术和电子商务新型商务模式的应用,给中国农产品的发展带来了新契机,农产品从传统的交易模式中得到解放,利用网络技术为农产品交易搭建了新平台,在网上进行农产品交易,实现农产品电子商务,对改善中国现有的农产品生产经营状态,提高农产品的国际竞争力有强大的推进作用,加快新农村建设的步伐有重大作用。 2农产品电子商务的内涵 电子商务正迅速地融入并影响着农业经济的各个领域,由于电子商务使农业这个传统产业迸发出新的生命力。 徐稳(2009)[1]在《湖北省农业电子商务现状与发展战略研究》一文中诠
释了农业电子商务,它是指利用计算机技术、网络技术与通信技术来进行农业商务活动的一种经济运行方式,包括农业的信息化生产、农产品的网络销售与物流配送、资金的电子支付等全过程。但是,农产品电子商务并不就是农业电子商务,冯稚进(2007)[2]在《云南农产品电子商务发展研究》一文中确切阐释了农产品电子商务指的是利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式,买卖双方不谋面地进行农产品交易活动。 3 阻碍农产品电子商务发展的因素 近年来,中国学者在金融、贸易、物流等领域对电子商务进行了不同程度的研究,他们大都认为信息技术、网络技术以及电子商务的普及给农产品的发展注入了活力。但是毕竟存在时间并不久远,发展中仍存在有不少的问题。 正如张蕊(2009)[3]在《我国农产品电子商务发展研究》一文中指出:我国农产品电子商务在对农业信息化和农产品电子商务的认知、农民掌握的网络信息和网络技术程度,信息化基础建设等方面存在严重问题,并且电子商务人才匮乏。 夏守慧(2009)[4]在《农产品电子商务发展的阻碍因素及解决策略分析》一文中指出:电子商务与农产品营销的磨合中必然存在着阻碍,例如交易主体的电子商务观念落后,农产品的电子商务营销体系不够健全,电子商务人才匮乏,物流体系不健全等。而傅波(2010)[5]在《我国农产品电子商务发展现状与对策研究》中除了指出上述的问题之外,还揭示了政府在实施过程中的问题,主要是在制订规划和政策、加强立法、增加投资等方面政府作用发挥不够。 以上的作者是从大范围来指出发展农产品电子商务的障碍,但是有许多作者根据各个地区的不同状况分析阻碍因素的。正如韩倩(2006)[6]在《河北省
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/f610733118.html, 面向移动APP的个性化推荐算法 作者：尚燕飞陈德运杨海陆 来源：《哈尔滨理工大学学报》2018年第06期 摘;要：针对移动互联网移动端的推荐系统推荐满意度和精度较低问题，在分析应用信息系统推荐方法的基础上，提出了一种基于用户相似度和主题相似度个性化的移动APP信息推荐方法，该方法采用用户相似度和个性化加权组合的方式生成信息推荐，使推荐信息更为个性化，提高了推荐精度。同时针对多用户公用账号和兴趣发生变化的推荐问题，提出了一种基于复杂兴趣的推荐算法，该方法通过挖掘用户间的相似度、用户的行为操作及兴趣取向，使推荐信息更为准确。同时，相比于性能较好的Popular推荐算法，本算法在准确率上提高了 3.91%，召回率提高了3.45%，覆盖率提高了 4.84%，性能明显提高。因此，文中所提出方法 用于移动APP的个性化推荐，为移动APP的个性化推荐提供了一种新方法。 关键词：移动APP;推荐算法;推荐精度;个性化信息 DOI：10.15938/j.jhust.2018.06.021 中图分类号： TP393.08 文献标志码： A 文章编号： 1007-2683（2018）06-0116-08 Abstract：For the problem of low precision to both experience satisfaction and personalized requirement of Internet mobile terminal;based on the recommendation method of analyzing information system;a method of mobile APP information recommendation based on user similarity and subject similarity is proposed;which generated information recommendation by the weighted combination of user similarity and personalized;that the recommended information is more personalized;and the recommended accuracy is improved. At the same time;a recommendation algorithm based on complex interest is proposed;which makes the recommendation information more accurate by mining the similarity between users;the behavior of users and the orientation of interest for the recommendation problem of multi-user public account and interest change. Compared with the Popular which has better performance;the algorithm improves the accuracy rate by 3.91%;the recall rate is 3.45%;the coverage rate is improved by 4.84%;and the performance is improved obviously. Therefore;the method proposed in this paper is used to the personalized recommendation of APP;which provides a new method for mobile APP′s personalized recommendation. Keywords：mobile application;recommendation algorithm;the accuracy of recommending;personalized information 0;引;言
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
电子商务分析之战略规划篇 一.纯电商企业战略。 目前大型电商企业战略都在整合供应链，都在维护自己的主营业务以免丢失市场和话语权，所以价格战还是未来电商大企业之间的主要竞争方式，差异化方面会有探索，但是由于综合平台商业模式的限制很难突破，所以大企业的目前主要战略还是在仓储物流，提升平台电子化功能应用满足客户体验，供应链整合，新增的金融服务的布局，以争取自己的市场份额最大化，这方面。 二.新纯电商企业战略。 目前听说很多什么靠积分绑定客户做区域性服务整合的电商个人认为都不成熟，原因很简单只是在做零售商和消费者之间搭建一个桥梁，所创作的价值有限，其运营成本奇高，和团购类似属于入不敷出。而目前所谓的垂直电商都只是在商品上垂直，没有真正垂直到线下市场，形成线上线下结合，所以战略规划上都不得不横向扩充品类，增加仓储库存风险和运营风险。现阶段纯电商企业制定O2O战略本人不看好，相反那些在传统行业有一定规模的企业做线上线下直营应该是恰逢时机。还有一个极大的商机就是垂直平台的产供销整合战略，这个需要极强的团队，强大的资金和行业资源支持，目前是很多人可望不可即的。而成熟行业已经被大平台占据主要市场抢夺不易，不成熟市场供应量又跟不上平台战略在品质和服务上无法形成差异化，所以垂直平台战略目前还主要在尝试阶段，无法形成完整有效的战略规划。 三.传统企业制造商电商战略。 这个是我今天想讲的重点，中国传统制造业很多通过代工和自营品牌已经完成了生产初期的积累，但是明显市场份额占有度还不够，这个问题不是生产能力造成的，而是品牌运营，渠道建设和维护，市场营销没有很好的团队。而传统渠道建设和维护是需要较长周期的，见效较慢，而品牌定位又不精准，造成市场拓展和目标客户很难锁定，起成本居高不下，所以传统企业电商战略我个人认为应该分为三部分： 1.传统制造型企业定位。 企业定位目前主要的有以下几种，每种定位对应的电商定位也不同，下面单独介绍：1）纯制造型企业定位。 这种企业定位以专业的生产设备和人员，保证品质和交货周期的信誉为企业生存根本的定位，可能也有自己所谓的品牌，但是基本没有什么市场和知名度，做电商个人更建议不要自己去做电商零售，因为他们在渠道建设，市场信息搜集，市场零售没有任何经验，即使有专业人员加入因为老板之前的固化思维也很难博得老板信任，没有支持做事捉襟见肘，最后不欢而散的结局比比皆是，就好比一下从封建社会跳跃到共产主义式的大跃进多半会死的很惨，如果定位积极参与各大零售电商公司和大平台卖家进行深度合作，通过他们营销带动
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
摘要：信息技术的不断发展以及经济全球化的不断深化，跨境电子商务得到快速的发展，成为全球市场经济发展的一种新兴发展模式，极大地推动了市场一体化的进程。最近几年，我国传统行业在对外贸易中已经放慢了脚步，跨境电子商务业务却依然保持着迅速增长的趋势，但是在发展获得效益的同时也存在一些不足。促进我国跨境电子商务发展政府要完善相关政策和制度;提供基础建设，打造跨境电子商务一体化流程;重视人才培养。企业要了解市场需求，提供符合消费者习惯的高质量服务;打造品牌竞争力;加强企业合作分工，扩大全球市场份额。 关键词：跨境电子商务;交易双方信用;对策研究 互联网技术的快速发展极大地方便了人们的生活，也在不断改变人们消费的方式，随着经济全球化的发展，跨境电子商务得到空前的增长。跨境电子商务是基于互联网技术，通过网络来实现不同国家和地区之间贸易往来，是传统电子商务的升级化应用，也是经济全球化发展的必然趋势之一。在跨境电子商务平台中，商品展示、询价交谈、下单货运等都通过互联网技术实现，消除了商品流通的地域限制并大大降低了成本。目前跨境电子商务的模式和传统电子商务一样，主要有B2B、B2C、C2C三种。在中国，跨境电子商务的发展一直保持着迅猛增长的势头，2014年作为我国“跨境电商元年”，中国对外贸易中跨境电子商务已经占据了较大的比重，并且这个比例也在逐年增加。然而，在我国跨境电子商务发展迅速的同时也存在了一些不足之处，如支付手段、关检、货运物流等方面，这些障碍严重阻碍了我国跨境电子商务的发展和进步。因此，我们应该深入剖析中国跨境电子商务发展中遇到的问题，制定出符合跨境电子商务发展的方针和政策，促使我国跨境电子商务稳定、健康的发展。 一、跨境电子商务的发展背景 跨境电子商务是通过互联网的方式进行不同国家和地区之间的商品贸易往来，其很大程度上取决于国内电子商务的发展，是电子商务在经济全球化下的一种新型模式，因此，国内电子商务的成功经验以及互联网等信息技术的便捷为我国跨境电子商务的发展提供了良好的发展基础。与传统国际贸易相比，跨境电子商务有着许多优势：成本低廉，由于交易双方是通过互联网直接进行商品的交易，省去了门店、差旅、国际话费、商品周转等一系列不必要的费用，大大降低了交易的成本;高效便捷，信息化是21世纪发展的主题，各种信息化平台不断产生，信息资源的快速共享让商品在全球范围内得到展示，促进了买卖双方快速达成交易。近年来，社会各界不断关注中国跨境电子商务的发展，政府部门高度重视，为了给国内跨境电子商务提供一个良好的发展环境，政府也相继出台了一些政策方针，以促进跨境电子商务基础设施的建设以及吸引企业更多地参与到跨境电子商务中，让跨境电子商务成为我国对外贸易的新的经济增长点。例如，商务部的《关于利用电子商务平台开展对外贸易的若干意见》，税务局的《网络发票管理办法》等从对外贸易能力、互联网交易发票等跨境电子商务业务中涉及的主要流程出发，推出了各种优惠政策和规范化指导。同时，国内各省市也相继出台政策以辅助本地跨境电子商务的发展，例如北京、广东、上海等地设立了跨境电子商务示范基地，在关检、税务、物流、支付等方面为跨境电子商务企业的发展提供了便利。 二、中国跨境电子商务存在的问题 (一)支付方式 跨境电子商务是基于互联网技术发展的，而其支付方式也由传统的先进交易等转变为电子支付方式。近年来，国内第三方支付企业得到快速发展，为中国跨境电子商务提供了极为便捷的支付手段。但是，这些第三方支付方式也有一些不足：首先，虚假交易发生几率高，第三方支付企业主要提供一个网络担保的功能，实际交易中很难对交易双方进行完整的身份
国际贸易 * 本文得到国务院信息化工作办公室研究项目 国际电子商务策略研究 (JJXXH 2006 06)、上海市教委重点学科建设项目(J50504)、上海市教委重点科研项目(052528)资助。 我国国际电子商务发展策略研究 * 杨坚争 段元萍 内容提要 本文论述了电子商务与国际贸易的关系,指出在互联网条件下,出现了!虚拟市场?和!虚拟公司?;电子商务为国际贸易创造了一种新的市场环境;海关业务流程也因此发生了重大变化。文章在提出国际电子商务策略制定的出发点的基础上,设计了国际电子商务发展的总体策略。文章提出了我国国际电子商务发展的战略措施:建立合理的中央与地方、各行业主管部门之间的利益分配机制;以!大通关?带动国际电子商务的发展;解决信息共享与协调问题;加大政策支持力度;高度重视国际电子商务诚信体系的建设;重视国际电子商务示范典型的作用。本文还从行业、市场和商务运作三个方面探讨了国际电子商务的发展策略。 关键词 国际电子商务 发展 策略 作者单位 上海理工大学 中图分类号:F 724.6 文献标识码:A 文章编号:1007 6964[2008]10 080812 0668 一、电子商务与国际贸易的革命性变化 电子商务是网络化的新型经济活动。电子商务作为信息化的核心应用,正以前所未有的速度迅猛发展,已经成为国家增强经济竞争实力,赢得全球资源配置优势的有效手段。 国际电子商务是电子商务的重要分支。国际电子商务是指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络在全球范围内所进行的各类商业活动,包括货物贸易、服务贸易和技术贸易,其主要研究范围包括虚拟产品(服务)市场中的国际市场部分和实体产品(服务)市场中的国际市场采用电子商务交易手段的部分。 国际电子商务策略研究取决于对电子商务与国际贸易相互关系的理解和认识。 (1)电子商务正在掀起国际贸易领域里的一场新的革命。电子商务是经济全球化的技术基础,它冲破了国家和地区间设置的各种障碍,使国际贸易走向无国界贸易,引起了世界经济贸易的巨大变革。 (2)在互联网条件下,国际贸易市场交易方式发生了重大变化,出现了!虚拟市场?。电子商务通过网上 !虚拟?的信息交换,开辟了一个崭新的开放、多维、立 体的市场空间,突破了传统市场必须以一定的地域存在为前提的条件。全球以信息网络为纽带连成一个统一的!大市场?,促进了世界经济全球市场化的形成。信息流动带来的资本、商品、技术等生产要素的全球加速流动,促进了全球!网络经济?的迅速发展。在这种网络贸易的环境下,各国间的经贸联系与合作得以大大加强。 (3)在互联网条件下,国际贸易经营主体发生了重大变化,出现了!虚拟公司?。现代信息通讯技术通过单个公司在各自的专业领域拥有的核心技术,把众多公司相互联接为公司群体网络,完成一个公司不能承担的市场功能。这种新型的企业组织形式,在资本关系上不具有强制各个公司发生联系的权力,它是由于承担了一定的信息搜集处理和传递功能从而具有某种实体性。跨国公司战略联盟便是这种!虚拟公司?的主要表现形式,其通过开放系统的动态网络组合寻找资源和联盟,实现!虚拟经营?,以适应瞬息万变的经济竞争环境和
Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/f610733118.html,/journal/hjdm https://https://www.doczj.com/doc/f610733118.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学，辽宁大连 收稿日期：2019年6月19日；录用日期：2019年7月2日；发布日期：2019年7月9日 摘要 近年来，“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中，它成为了计算机相关领域中的热门词汇，同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题，计算机领域研究人员不断优化个性化推荐
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