基于跨境电商的个性化推荐系统研究及应用

发布时间：2017-07-27 04:08

  本文关键词：基于跨境电商的个性化推荐系统研究及应用

  更多相关文章： 跨境电商 个性化推荐系统 协同过滤算法 架构

【摘要】：随着近几年中国跨境电商事业的蓬勃发展,海量的海外商品既存储于电商的仓储中,也大量地呈现在用户面前,产生了“信息过载”等现象,消费者在选择自已喜欢的商品过程中遇到了极大的困惑。跨境电商所针对的目标客户群体有别于传统电商的目标客户群体,其群体关注点更倾向于食品安全、品质优良、品类多样、价格合理等方面,因此,传统电商个性化推荐系统已经不再适用于跨境电商领域,基于跨境电商的个性化推荐系统的研究课题亟待解决,它可以有效解决跨境电商平台的销售问题、库存问题,同时能够从海量的跨境商品中筛选出合适的产品来推荐给客户。本文首先介绍了当前我们的跨境电商的发展情况,对个性化推荐系统背景和研究现状以及几种典型的推荐系统相关算法进行了综述与分析,在叙述了推荐系统中的主要推荐算法基础上,并重点介绍与分析了基于协同过滤算法的推荐系统,针对传统的User-based的多兴趣协同过滤算法中的缺点,提出了改进后的基于跨境电商消费群体特征(购买力、品牌度等等)的用户多兴趣的协同过滤算法,系统实际数据表明改进后的推荐算法在点击率与流量转化率方面得到了有效提升并有效地解决了跨境商品的库存积压问题以及用户购物满意度与体验问题。其次,设计并实现了一个完整的基于跨境电商平台的个性化推荐系统,包括后端服务架构、系统架构以及客户端Push架构。文章最后,总结概括了本文的主要研究工作,并且对将来的研究方向进行了展望和期待。
【关键词】：跨境电商 个性化推荐系统 协同过滤算法 架构
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F752
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 跨境电子商务的概念9-10
• 1.3 跨境电商个性化推荐的意义10
• 1.4 国内外跨境电商发展现状10-11
• 1.5 个性化推荐在国内外的研究现状11-12
• 1.6 论文的主要研究内容和结构12-14
• 第2章 个性化推荐系统分类及评价指标14-23
• 2.1 个性化推荐系统的概念14
• 2.2 个性化推荐系统的主要分类14-20
• 2.2.1 基于协同过滤算法的推荐系统14-18
• 2.2.2 基于规则的个性化推荐系统18
• 2.2.3 基于内容的个性化推荐系统18-20
• 2.2.4 混合式推荐系统20
• 2.3 推荐系统的评价指标20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 User-based的多兴趣协同过滤策略研究及应用23-29
• 3.1 传统Use r-based协同过滤算法的改进23-24
• 3.2 改进的协同过滤算法应用于跨境电商推荐系统的过程24-28
• 3.2.1 跨境电商的特征24
• 3.2.2 跨境电商用户群体特征分析24-25
• 3.2.3 购买力与购买频次的各类群体对比图25-26
• 3.2.4 用户购买力模型以及品牌模型的建立26
• 3.2.5 显性商品兴趣26-27
• 3.2.6 隐性商品兴趣27
• 3.2.7 用户综合兴趣的计算27
• 3.2.8 用户相似性计算公式27-28
• 3.2.9 推荐结果的产生28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 基于跨境电商的个性化推荐系统的实现29-40
• 4.1 基于平台的个性化推荐系统的服务器端实现模型29-32
• 4.1.1 用户行为日志以及跨境商品信息的元信息29
• 4.1.2 用户日志反馈数据29-30
• 4.1.3 推荐数据排序调整30
• 4.1.4 推荐算法模块30
• 4.1.5 存储模块(DDB)30
• 4.1.6 数据ETL模块30-31
• 4.1.7 个性化推荐服务31-32
• 4.2 个性化推荐系统系统框架32-34
• 4.3 Push服务系统服务架构34-35
• 4.4 移动终端行为日志系统与Push服务的实现35
• 4.5 个性化推荐系统推荐效果分析35-39
• 4.5.1 离线实验方法与效果分析35-37
• 4.5.2 在线实验方案37
• 4.5.3 跨境电商平台的商用推荐效果指标分析37
• 4.5.4 商用效果指标的分析37-39
• 4.6 本章小结39-40
• 结论40-41
• 参考文献41-44
• 致谢44-45

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本文编号：579706