電子商務專業(yè)畢業(yè)論文范文
論文摘要：隨著電子商務的不斷深入發(fā)展，電子商務推薦系統(tǒng)的應用更加廣泛。文章主要介紹了目前應用較廣的幾種電子商務推薦系統(tǒng)中的推薦技術，并對這幾種推薦技術存在的問題進行了分析。
論文關鍵詞：電子商務 推薦系統(tǒng) 推薦技術
一、引言
隨著網絡的廣泛普及，電子商務對傳統(tǒng)的商貿活動產生了革命性的變化，產生從以商品為中心到以客戶為中心的商業(yè)模式的轉變。新的商業(yè)環(huán)境在為企業(yè)提供新的商機的同時，也對企業(yè)提出了新的挑戰(zhàn)。圍繞客戶進行服務，為客戶提供所需要的商品，所以對每個客戶提供個性化的服務已經成為必要。而電子商務推薦系統(tǒng)成為解決問題的重要途徑。本文研究了電子商務推薦系統(tǒng)中的各類推薦技術。
二、電子商務推薦系統(tǒng)
電子商務推薦系統(tǒng)定義為：利用電子商務網站向用戶提供商品信息和建議，幫助客戶決定應該購買什么產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。它是一個基于客戶網上購物的以商品為推薦對象的個性化推薦系統(tǒng)，為客戶推薦符合其興趣愛好的商品。分析客戶的消費偏向，向每個客戶具有針對性地推薦的產品，幫助客戶從龐大的商品目錄中挑選真正適合自己需要的商品。電子商務推薦系統(tǒng)在幫助了客戶的同時也提高了客戶對商務活動的滿意度，從而換來對電子商務站點的進一步支持。
電子商務推薦系統(tǒng)主要起到了三個方面的作用：首先，極大地增加了客戶，可以把網站的瀏覽者轉變?yōu)橘徺I者，提高主動性;其次，可以提高網站相關系列產品的連帶銷售能力;最后，可以提高、維持客戶對網站的滿意度和信任度。
電子商務推薦系統(tǒng)具有良好的發(fā)展和應用前景。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，電子商務推薦系統(tǒng)能有效保留客戶，提高電子商務網站系統(tǒng)能大大提高企業(yè)的銷售額。成功的電子商務推薦系統(tǒng)將會產生巨大的經濟效益和社會效應。
三、電子商務推薦技術
目前，電子商務推薦系統(tǒng)中使用的主要推薦技術有基于內容推薦，協同過濾推薦，基于知識推薦，基于效用推薦，基于關聯規(guī)則推薦，混合推薦等等。
1.基于內容的推薦。
它是信息過濾技術的延續(xù)與發(fā)展，項目或對象通過相關特征的屬性來定義，系統(tǒng)基于商品信息， 包括商品的屬性及商品之間的相關性和客戶的喜好來向其推薦。基于商品屬性主要是基于產品的屬性特征模型推薦。
內容推薦技術分析商品的屬性及其相關性可以脫機進行，因而推薦響應時間快。缺點是難以區(qū)分商品信息的品質和風格，而且不能為用戶發(fā)現新的感興趣的商品，只能發(fā)現和用戶已有興趣相似的商品。
2.協同過濾推薦。
協同過濾推薦是目前研究最多、應用最廣的電子商務推薦技術。它基于鄰居客戶的資料得到目標客戶的推薦，推薦的個性化程度高。利用客戶的訪問信息，通過客戶群的相似性進行內容推薦，不依賴于內容僅依賴于用戶之間的相互推薦，避免了內容過濾的不足，保證信息推薦的質量。
協同過濾推薦優(yōu)點有:能為用戶發(fā)現新的感興趣的商品;不需要考慮商品的特征，任何形式的商品都可以推薦。缺點是:稀疏性問題，用戶對商品的評價矩陣非常稀疏;可擴展性問題，隨著系統(tǒng)用戶和商品的增多，系統(tǒng)的性能會越來越低;冷啟動問題，如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦。
3.基于知識的推薦。
在某種程度上可以看成是一種推理技術，各個方法因所用的知識不同而有明顯區(qū)別�；谥R的推薦提出了功能知識的概念。簡單的說，功能知識是關于某個項目如何滿足某個特定客戶的知識，它能解釋需要和推薦之間的關系。在基于知識的推薦看來，客戶資料可以是任何能支持推理的知識結構，并非一定是用戶的需要和偏好。
4.基于效用的推薦。
它是根據對客戶使用項目的效用進行計算的，核心問題是如何為每個客戶創(chuàng)建效用函數，并考慮非產品屬性，如提供商的可靠性和產品的可用性等。它的優(yōu)點是能在效用函數中考慮非產品因素。效用函數通過交互讓用戶指定影響因素及其權重對于大多數用戶而言是極其繁瑣的事情，因而限制了該技術的應用。
5.基于關聯規(guī)則的推薦
系統(tǒng)往往利用實際交易數據作為數據源，它符合數據源的通用性要求，以關聯規(guī)則為基礎，把已購商品作為規(guī)則頭，推薦對象作為規(guī)則體，其中關聯規(guī)則的發(fā)現最關鍵且最耗時，但可以離線進行。其特點是實現起來比較簡潔，推薦效果良好，并能動態(tài)地把客戶興趣變化反映到推薦結果中。
6.混合推薦技術。
混合推薦系統(tǒng)整合兩種或更多推薦技術以取得更好的實際效果。最常見的做法是將協同過濾推薦技術與其它某一種推薦技術相結合。例如，結合基于協同過濾和基于內容推薦這兩種推薦技術，盡量利用它們的優(yōu)點而避免其缺點，提高推薦系統(tǒng)的性能和推薦質量。比如，為了克服協同過濾的稀疏性問題，可以利用用戶瀏覽過的商品預期用戶對其他商品的評價，這樣可以增加商品評價的密度，利用這些評價再進行協同過濾，從而提高協同過濾的性能。
四、總結
電子商務推薦系統(tǒng)，一方面有助于電子商務網站內容和結構自適應性的實現，另一方面在幫助客戶快速定位感興趣的商品的同時也為企業(yè)實現了增值。電子商務推薦系統(tǒng)作為有利的分析工具和促銷手段，已成為電子商務網站的競爭工具，必將獲得廣泛的應用和發(fā)展。本文對電子商務推薦系統(tǒng)進行了介紹，并對推薦技術進行了概述。目前國內的電子商務網站在這方面的實踐處在快速發(fā)展的階段，因此還需要繼續(xù)研究出更智能、更優(yōu)化的電子商務推薦技術。
參考文獻：
梁 英:電子商務個性化推薦技術研究[J].商場現代化，2007，26
鄧曉輝 漆 強:淺析電子商務推薦系統(tǒng)[J].企業(yè)經濟，2007，08
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