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电子商务环境下个性化信息推荐服务效果调查研究

发布时间:2017-03-24 21:07

  本文关键词:电子商务环境下个性化信息推荐服务效果调查研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:基于因特网的电子商务蓬勃发展,信息强度和密度前所未有,用户数与项目数呈级数增长,个性化信息推荐服务显得越来越重要。个性化信息推荐服务是根据用户的兴趣为用户提供可能感兴趣的商品信息推荐。然而,用户兴趣的获得是困难的,现有的推荐系统是依据特定的算法来预测用户的兴趣,预测出的用户兴趣与用户的实际兴趣往往存在一定的差距,这就造成了个性化信息推荐服务的准确性还不够。个性化信息推荐服务在帮助解决用户在购物过程中查找商品困难的问题上被赋予很高的期望,然而实际操作中却遇到了很多困难,使得电子商务个性化信息推荐服务的质量大打折扣。本文第一部分对个性化信息推荐服务的研究现状进行了论述。第二部分对个性化信息推荐服务的相关理论和个性化信息推荐所使用的技术进行了介绍。第三部分为调查问卷的数据统计。第四部分通过对问卷数据的分析,了解当前个性化信息推荐服务的现状,找到个性化信息推荐服务存在的问题。最后,根据个性化信息推荐服务存在的问题给出多方面的改进策略。由于各方面的原因,电子商务个性化信息推荐服务未能达到预期效果,用户的满意程度不高,接下来对电子商务个性化信息推荐服务的研究任重道远。
【关键词】:电子商务 个性化信息推荐 服务 改进策略
【学位授予单位】:河北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F724.6;G252
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.1.1 研究背景10
  • 1.1.2 研究意义10-11
  • 1.2 研究现状11-14
  • 1.2.1 国外研究现状11-13
  • 1.2.2 国内研究现状13-14
  • 1.3 研究方法的选择与采用14
  • 1.4 文章结构及创新之处14-16
  • 1.4.1 文章结构14-15
  • 1.4.2 文章创新之处15-16
  • 第2章 电子商务个性化信息推荐服务概述16-22
  • 2.1 个性化信息服务特点和分类16-19
  • 2.1.1 个性化信息服务的特点16
  • 2.1.2 个性化信息服务的类型16-17
  • 2.1.3 电子商务个性化信息推荐服务17-18
  • 2.1.4 电子商务环境下的推荐系统分类18-19
  • 2.2 电子商务个性化信息推荐技术19-20
  • 2.2.1 建模技术19-20
  • 2.2.2 个性化推荐技术20
  • 2.3 电子商务个性化信息推荐的流程20-22
  • 第3章 电子商务个性化信息推荐服务现状调查统计22-30
  • 3.1 问卷的发放与回收22
  • 3.2 被调查用户基本情况统计22-23
  • 3.3 被调查用户浏览购物网站的特征统计23-25
  • 3.3.1 用户网上购物频率23-24
  • 3.3.2 用户网上购物原因24
  • 3.3.3 用户网上购物时间24
  • 3.3.4 用户浏览购物网站的目的24-25
  • 3.4 被调查者商品查找能力25-26
  • 3.4.1 用户网上购物时查找商品的方法25
  • 3.4.2 用户网上购物查找商品遇到的问题25-26
  • 3.5 问卷信度分析26
  • 3.6 用户信息收集情况26-27
  • 3.6.1 不同性别的差异性分析26-27
  • 3.6.2 不同年龄的差异性分析27
  • 3.7 被调查者接受个性化信息服务情况27-29
  • 3.7.1 被调查者对个性化信息推荐服务的评价情况27-28
  • 3.7.2 用户接受个性化服务种类28
  • 3.7.3 个性化信息推荐服务评价情况与信息收集情况相关性分析28-29
  • 3.8 被调查者对个性化信息推荐服务的要求29-30
  • 第4章 电子商务个性化信息推荐服务需求及改进原因分析30-34
  • 4.1 用户对电子商务个性化信息推荐服务的需求30-31
  • 4.1.1 电子商务发展造成用户对个性化信息推荐服务的需求30
  • 4.1.2 用户网上购物的基本特征造成对个性化信息推荐服务的需求30-31
  • 4.1.3 用户查找能力不够造成对个性化信息推荐服务的需求31
  • 4.2 电子商务个性化信息推荐服务改进原因31-34
  • 4.2.1 现有推荐服务不能满足用户需求31-32
  • 4.2.2 现有信息推荐方法不合适32
  • 4.2.3 用户对信息推荐服务要求提高32-33
  • 4.2.4 电子商务企业自身发展33-34
  • 第5章 电子商务个性化信息推荐服务的改进策略34-39
  • 5.1 完善个性化信息推荐系统功能34
  • 5.2 开发新的个性化信息推荐算法34-35
  • 5.3 多渠道收集用户信息行为35-36
  • 5.4 开发新的个性化推荐模式36-37
  • 5.5 引导用户主动提供更多的个人信息37
  • 5.6 增强电子商务对企业网站安全的投入37
  • 5.7 加强法律对个人信息的保护37-39
  • 第6章 总结39-40
  • 参考文献40-43
  • 附录43-45
  • 致谢45

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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2 迟秀铭;崔新春;张帅;;中美个性化信息服务隐私保护比较研究[J];新世纪图书馆;2014年01期

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4 薛崧;基于Web数据库平台的图书馆个性化服务:MyLibrary[J];图书情报工作;2002年08期

5 邓志文;都平平;秦丽;刘灿;;面向社交网的图书馆信息主动推送方法研究——以“人人网”为例[J];图书馆杂志;2015年03期

6 石岩;论我国电子商务发展战略[J];现代情报;2005年08期

7 蒋慧新;;电子商务中个性化信息服务研究[J];中国科技信息;2010年13期

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1 隋星光;Web用户浏览模式模糊聚类算法的研究[D];哈尔滨工程大学;2005年

2 安芳;电子商务个性化信息推荐服务的研究[D];对外经济贸易大学;2006年

3 郭晨星;基于知识表示的信息过滤改进模型[D];大连理工大学;2006年


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本文编号:266164

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