基于混合召回模型的服装智能推荐系统
发布时间：2023-03-27 03:40
伴随着人工智能、大数据和云计算等技术的发展,电商服务网站逐渐步入了成熟阶段,及时准确且个性定制的推荐服务不仅可以预测用户的消费需求,解决信息过载问题,还能够保持用户的戮合度,提高网站平台的粘性。服饰类商品自2012年起成为网络购物的第一大销售商品,成交额连续7年保持平稳较快增长,然而来自于性别、风格、流行等方面的特殊属性,使适用于图书、音乐、资讯类的个性化推荐并不能直接用于服饰类商品,但接近半数的女性日常会关注购物平台的个性化推荐内容。因此,对服装个性化推荐的研究具有十分重要的现实意义。本研究根据电子商务个性化推荐系统的组成模块和基本框架,重点分析了推荐方法版块,并探索了用户模型的建立等关键问题。结合服装产品的营销特点,本课题对用户信息采集、相似人群圈定以及行为偏好的透视维度等环节进行了规划和探讨,并初步构造出混合模式服装智能推荐系统技术构架。该模式依据三种推荐技术,建立了不同类型的推荐召回模型,综合考虑了人口统计信息、用户偏好相似性、项目偏好差异和用户历史行为数据的利用等因素,有效避免了单一推荐技术的短板,提高了电子商务系统预测推荐服装产品的准确率。为了验证混合推荐效果,上述模型被应...
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 个性化推荐系统
1.3.2 服装推荐系统
1.3.3 国内外研究的评述与思考
1.4 研究的内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 研究难点与创新点
1.5.1 研究难点
1.5.2 研究创新点
第二章 电子商务推荐系统概述
2.1 电子商务推荐系统的基本构成
2.1.1 组成模块
2.1.2 基本框架
2.2 推荐算法在服装电子商务平台中的应用探析
2.2.1 基于内容的推荐算法
2.2.2 协同过滤推荐算法
2.2.3 基于关联规则的推荐
2.2.4 基于知识的推荐
2.2.5 混合推荐算法与综合描述
2.3 本章小结
第三章 服装网络营销现状及推荐技术构架设想
3.1 服装电商网络营销现状
3.1.1 服装电子商务的概念
3.1.2 服装电子商务的发展过程与现状
3.2 服装网络营销的机遇
3.2.1 互联网+背景下的营销契机
3.2.2 智能推荐的优势
3.2.3 传统推荐技术存在的问题
3.3 服装电子商务平台推荐系统的技术构想
3.3.1 总体框架与流程
3.3.2 用户数据收集
3.3.3 可行性分析
3.3.4 模型分类
3.4 本章小结
第四章 基于混合模式的服装电商推荐体系构建
4.1 基于人口统计的召回模型
4.1.1 推荐流程
4.1.2 以年龄为变量对用户进行细分
4.1.3 以性别为变量对用户进行细分
4.1.4 以职业为变量对用户进行细分
4.1.5 以城市级别为变量对用户进行细分
4.2 基于相似的召回模型
4.2.1 CS服装推荐算法
4.2.2 SO服装推荐算法
4.3 基于用户行为偏好的召回模型
4.3.1 基于模型的协同过滤
4.3.2 训练集方式
4.3.3 用户行为偏好的透视维度
4.4 本章小结
第五章 混合推荐在J公司电子商务平台推荐中的应用
5.1 J公司营销背景
5.1.1 网络营销现状
5.1.2 个性化营销策略分析
5.2 案例应用-时尚超品男装推荐活动
5.2.1 推荐目标、策略和流程
5.2.2 人口统计召回模型圈定人群范围
5.2.3 数访-4A行为偏好
5.2.4 依据4A行为偏好建立用户标签
5.2.5 男装推荐效果分析
5.3 时尚超品男装推荐模式的总结与启示
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 营销启示
6.3 研究不足和前景展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
本文编号：3772314
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 个性化推荐系统
1.3.2 服装推荐系统
1.3.3 国内外研究的评述与思考
1.4 研究的内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 研究难点与创新点
1.5.1 研究难点
1.5.2 研究创新点
第二章 电子商务推荐系统概述
2.1 电子商务推荐系统的基本构成
2.1.1 组成模块
2.1.2 基本框架
2.2 推荐算法在服装电子商务平台中的应用探析
2.2.1 基于内容的推荐算法
2.2.2 协同过滤推荐算法
2.2.3 基于关联规则的推荐
2.2.4 基于知识的推荐
2.2.5 混合推荐算法与综合描述
2.3 本章小结
第三章 服装网络营销现状及推荐技术构架设想
3.1 服装电商网络营销现状
3.1.1 服装电子商务的概念
3.1.2 服装电子商务的发展过程与现状
3.2 服装网络营销的机遇
3.2.1 互联网+背景下的营销契机
3.2.2 智能推荐的优势
3.2.3 传统推荐技术存在的问题
3.3 服装电子商务平台推荐系统的技术构想
3.3.1 总体框架与流程
3.3.2 用户数据收集
3.3.3 可行性分析
3.3.4 模型分类
3.4 本章小结
第四章 基于混合模式的服装电商推荐体系构建
4.1 基于人口统计的召回模型
4.1.1 推荐流程
4.1.2 以年龄为变量对用户进行细分
4.1.3 以性别为变量对用户进行细分
4.1.4 以职业为变量对用户进行细分
4.1.5 以城市级别为变量对用户进行细分
4.2 基于相似的召回模型
4.2.1 CS服装推荐算法
4.2.2 SO服装推荐算法
4.3 基于用户行为偏好的召回模型
4.3.1 基于模型的协同过滤
4.3.2 训练集方式
4.3.3 用户行为偏好的透视维度
4.4 本章小结
第五章 混合推荐在J公司电子商务平台推荐中的应用
5.1 J公司营销背景
5.1.1 网络营销现状
5.1.2 个性化营销策略分析
5.2 案例应用-时尚超品男装推荐活动
5.2.1 推荐目标、策略和流程
5.2.2 人口统计召回模型圈定人群范围
5.2.3 数访-4A行为偏好
5.2.4 依据4A行为偏好建立用户标签
5.2.5 男装推荐效果分析
5.3 时尚超品男装推荐模式的总结与启示
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 营销启示
6.3 研究不足和前景展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
本文编号：3772314
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