随着电子商务的发展和应用人工智能、web 技术和商务模型的集成研究成为 一个前沿

随着电子商务的发展和应用人工智能、web 技术和商务模型的集成研究成为 一个前沿问题。电子商务网站在为顾客提供越来越多产品或服务信息的同时 加大了顾客在海量信息中准确而迅速地找到符合需求的产品信息的难度。个性 化推荐技术通过分析顾客相关信息 实时、主动地为顾客推荐符合其偏好的产品 或服务 一方面 更好地满足顾客的个性化需求 另一方面 有利于企业建立起 稳定的客户群、提高服务质量 从而提高企业的市场竞争力。 本文通过分析个性化推荐模型的国内外研究成果和实际应用环境 研究基于 顾客购买行为及偏好的个性化推荐模型 并应用抽样技术对顾客样本进行过滤 以提高推荐的准确性和实时性。主要研究内容包括 顾客行为的动态挖掘。传统技术多是依据静态数据预测顾客偏好 但是顾 客偏好是随时间而变化的。因此 本文将顾客的购买行为按发生的时间顺序整理 为购买行为序列 再对其进行关联规则的提取 进而预测出目标顾客的当前或未 来偏好 有效提高了预测的准确性。 采用抽样技术预处理样本数据。本文使用前瞻选择抽样算法与基于项目和 用户组合的协同过滤算法对商品进行过滤 通过定义样本分类效用值 选取效用 值最大的顾客样本进行类别标记 作为产生推荐的依据 解决了一般协同过滤技 术的稀疏性问题和扩展性问题 有利于用户新的兴趣的奇异发现 有效地降低了 推荐成本、提高了推荐质量电子商务环境中电子服务质量评价模型研究。

使用协同过滤算法和基于项目和用户组合算法构建对照实验模型 评价新 构造模型的有效性。使用 Movelines 站点提供的测试数据集 通过对平均绝对误差、 平均绝对误差的标准差和平均预测时间三项指标的分析 表明新构造的模型能够 提供更为准确和实时的推荐结果。 本文以解决 Web 海量商品信息与用户个性化需求之间的矛盾为目的 提出了 一种产品信息的个性化服务的实现方法 加快网络产品信息资源服务的个性化、 智能化的发展。对国内电子商务个性化信息服务有一定的推动意义。 关键词 电子商务 协同过滤 动态挖掘 前瞻选择抽样 ElectronicCommerce integrated researches artificialintelligence web mining commercialmodel have become forwardproblem Electronic Commerce websites provide more moreoptions sametime increase customerwho face informationfind out productinformation coincide needsaccurately quicklyPersonalization recommendation technology analyses customers? related information offersproducts customerswhich coincide preferencesactively onehand customerpersonalized demand satisfiedmuch more better otherhand establishsteady customers crowd improve service quality dissertationanalyses research accomplishment actualapplication environment studies personalizedrecommendation model which customerpurchase behaviors filterscustomer samples samplingtechnology recommendationResearch accomplishment mainly includes dissertationoffers dynamicmethod minecustomers behaviors Because most traditionaltechnology predict customer preferences based staticdata customerpreference timeSo dissertationsorts customerbehavior purchasebehavior sequence according timeorder associationrule predictstarget customer?s current futurepreferences which has raised dissertationoffers sampling preprocessing sample data dissertationtakes look ahead selective sampling algorithm collaborativefiltering algorithm based useComputer through defining sample label utility chooses customersample maximumutility recommendationbasis solvessparsity traditionalcollaborative filtering which provides reducingcost raisingquality dissertationputs collaborative filtering collaborativefiltering basde constructingexperiment models personalizedrecommendation model putstesting ensemble data IIuse analyses mean absolute error standardvariance meanabsolute error predicttime experimentquotas which indicators newmodel can provide more accurate swifrecommendation result contradictionbetween massproduct information individualizedrequirements userscarry out exactproducts differentusers according interestsfinally accelerate intellectualizedinformation services ChinaKeyword Electronic Commerce Collaborative Filtering Dynamic Mining Lookahead Selective Sampling III ABSTRACTII 电子商务个性化服务相关理论10 电子商务个性化服务10 电子商务个性化服务的概念10 电子商务个性化推荐服务的研究内容10 电子商务个性化推荐服务的特点11 电子商务个性化推荐服务的意义12 个性化推荐服务的体系结构12 个性化推荐服务主要技术13 用户建模技术13 个性化推荐技术介绍及比较14 本章小结17 信息模型18 个性化推荐模型概述18 模型的构建原则18 模型的功能及特性19 产品信息模型19 IV 产品类别的划分19 产品基本信息的表示20 产品特征属性的提取20 产品特征向量的表示22 顾客偏好的动态挖掘23 动态顾客文件的建立25 顾客行为轨迹的提取26 顾客偏好的确定27 顾客信息模型28 顾客信息模型的构建28 顾客信息的提取29 顾客信息模型的维护31 顾客特征向量的表示32 本章小结33 个性化推荐服务35 个性化推荐技术35 前瞻选择抽样算法35 基于项目与用户组合的协同过滤算法38 修正余弦相似度计算40 相似度阈值设定42 模块功能设计43 产品信息模型管理模块43 顾客偏好提取模块43 顾客信息模型管理模块44 抽样模块45 过滤模块45 检索模块46 推荐模块46 模型构建47 模型的整体结构47 模型的工作流程48 模型的数据环境49 本章小结51 实验及结果分析52 实验设计52 实现53 实验数据53 实验评价标准54 结果分析55 实验过程55 结论分析57 本章小结57 结论与展望58 全文工作总结58 下一步工作展望58 59参考文献 60 65VI 随着Internet 和电子商务的迅速发展 人们能够获得的信息越来越多 但同时 由于信息量的急剧增加 也加大了顾客获得符合自己偏好的产品信息的难度 为严重制约电子商务进一步发展的瓶颈。

为此一种产品信息主动推荐给顾客的 服务方式应运而生 以提高推荐准确度和实时性为目的 对该个性化推荐过程中 相关的信息模型和推荐技术的设计和构建 具有较高的学术价值和现实意义。 OCLC统计 全球接入Internet 的站点人数已达 900 万。相应 Internet中地信息也迅速增长。1998 年年初 Internet 中的页面总数为 2000年月这个数字已经发展成为 21 且仍在以每天700 万的速度增加。Internet 已经成为全球最大 也最为方便快捷的 数字图书馆。Internet 的高度无序和不可管理性及更新的实时性 给信息的使用带 来了极大的困难。传统的信息服务没有考虑用户的差异 虽然每个用户感兴趣的 信息是不同的 但是所面对的信息空间却是相同。因此 根据用户的个人兴趣爱 对海量信息进行过滤将用户感兴趣的信息主动推荐给用户 同时屏蔽与用 户毫不相关的信息 即提供个性化的信息服务已经开始提上日程。 2001 在个性化营销组织“Personalization Consortium”的支持下 Cyber Dialogue 对个性化服务的调查发现 由于一些网站没有采用个性化服务技术经常出现两次以上向用户询问同 样信息的现象 87 的被调查者对此感到生气 个性化服务明显增加了付费在线订阅的比例 21 的用户接受提供个性化 服务的网站的收费服务 而没有提供个性化服务的网站付费用户只有 11 调查结果表明 用户更愿意访问提供个性化服务的网站 个性化服务有助于 增加网站注册用户数量 增加用户的访问次数 用户也愿意在个性化的网站上消 费更多一些。

目前对于专业的信息服务提供者来说 其利润主要来源于基于用户 电机率的广告竞价 即用户的点击率已经成为产生利润的关键 对于零售行业的 电子商务网站来说 增加用户的访问次数 最大程度的将网站的浏览者转变为购 买者 提高交叉销售能力 增强用户的忠诚度 成为其生存和发掌至关重要的一 个环节。有关研究表明 电子商务零售行业提供个性化推荐服务后 其销售额会 提高 2。由此可见电子商务个性化服务是符合现代商务中用户个体、企 业和社会需要的 并对个人、企业和社会具有很高的经济价值。 个性化推荐技术作为一种崭新的智能信息服务方式 被引入电子商务中它研究的主要内容是如何解决海量的数据和信息中高效地获取有用知识 动态地 分析顾客的个性化需求 实时、主动地为顾客提供符合其偏好的信息 以及有效 提高推荐水平等问题。具体地说 就是通过构建合理的模型体系 分析 Web 日志 数据、顾客历史数据和结果评价等判断客户需求 以熟悉的界面 实用的内容、 良好的关系管理 为其提供更符合其需求的以人为中心的一对一推荐服务 。对于电子商务个性化推荐模型的研究的具体意义有 对顾客而言 由于每个顾客都有各自不同的背景、语言、文化、兴趣爱好 针对不同顾客对产品喜好程度存在个体差异 企业所提供上述多样化、高效而灵 活的信息、应用服务 有助于顾客先则更需要的、更适合的产品 更好地满足各 种顾客不同的个性化需求 给予顾客更大的便利 从而提高顾客的满意度和支持 对企业而言建设适应顾客个性化产品推荐需要的服务模型 不仅有助于 网络资源的有效运用 更利于企业拓展新的顾客源、稳定现有顾客群、改善亲密 提升企业的竞争力为企业的数字化发展和企业经济效益的增长提供更广泛 的发展前景。

在理论研究方面 电子商务个性化推荐服务具有较高的学术价值。自从 1992 年以来 电子商务个性化推荐服务和相关技术被国际学术界广泛关注 并逐渐被 应用于各个行业。如何为不同的顾客提供准确性较高的个性化推荐结果 成为国 内外研究学者的研究焦点 人们逐渐认识到对电子商务个性化推荐服务及相关技 术研究在学术研究领域占有重要地位。 因此加强对电子商务个性化推荐模型的研究是推进商业系统智能水平的一种 重要手段 对电子商务的发展具有非常重要的理论意义和现实意义。 电子商务发展趋势从狭义上理解 电子商务意味着通过互联网络上的“商店”所从事得在线产品和 劳务的买卖活动 36 。广义上讲 电子商务泛指一切与数字化处理有关的商务活动。 因此他不仅仅只是通过网络进行的产品或劳务的买卖活动 还涉及传统市场的方 方面面 37 电子商务涉及以下方式的交易或商务活动 通过国际互联网 Internet 进行的交易 通过增值网络 Value added net works VANs 进行的电子交易 EDI通过电子公告牌 Bulletin board system BBSs 进行的采购交易 企业在线式服务 Online services 20世纪 80 年代 一些著名的大企业公司在公司内部及相关公司 之间建立 了计算机网络联系 进行采购、销售、合同管理、支付结算等商务活动来替代手 工商务。

这个时代的电子商务称为传统电子商务或 EDI 电子数据交换 38 90年代以来 随着互联网以及各项相关技术的日趋成熟 电子商务在社会经 济领域得到了广泛的应用。在发达国家 电子商务发展迅速 电子商务推动了商 务、贸易、营销、金融、广告运输、教育等社会经济领域的创新 并因此形成了 一个又一个新产业 给世界各国企业带来许多新的机会。在 电子商务中 顾客可 将自己的各类供求意愿按照一定的格式输入电子商务网络 可进行多种网上交易 业务选择。电子商务涵盖的范围包括 商务信息交换、售前售后服务 提供产品 和服务细节、产品使用技术指南、回答顾客意见 、广告、销售、电子支付 电子 资金转帐、信用卡、电子支票、电子现金 、配送 包括有形产品的配送管理和运 输跟踪 以及可以电子化传送的产品的实际发送 、组建虚拟企业等。 近年来 全球网上销售额呈稳步增长的趋势 如从 2003 年第一季度到 2004 年第一季度 美国网上销售额增长了 28 增长幅度2004 年度日本企业间电子商务交易额增长率也高达 67 随着计算机和计算机网络的应用普及以及 WWW 服务的提供 辅以声、文、 图并茂的方式体现商品的特征 电子商务极大的方便了顾客 电子商务不断被赋 予新的含义。

电子商务被认为是一个以信息技术服务为支撑的全球商务活动的动 态发掌过程 它通过信息技术将企业、顾客、供应商及其它商贸活动涉及的职能 机构结合起来的应用 是完成信息流、物流和资金流转移的一种行之有效的方法 这样电子商务实际上也可以认为是以现代信息技术 特别是网络互联技术作为 推动的跨越时空界限的商业领域的一场革命 更重要的是它为个性化服务的应用 和发展提供可行的平台。由于对 Internet 和其他产业潜在的影响 电子商务被列为 未来十大 主导技术之一迎接新的“电子商务时代”成为人们讨论的主题。电子 商务具有诱人的发展前景 将是一个巨大的市场 迫切需要研究和开发专门的技 术和系统。因此 企业需要提供各种信息的有效集中及基于 Internet 的统一访问机 即将信息管理汇聚到Internet 上。但海量的信息已经远远超过了人的消费能力 因此除简单的集中外 方便人们获取有价值信息的高校信息服务或组织方法也是 必要的。 电子商务的发展 得益于全球经济一体化的迅速发展 它利用现代计算机通讯 技术和网络技术为企业的生产经营活动提供全方位的服务 使企业提高生产效益、 降低经营成本、优化资源配置 从而实现社会财富的最大化的事实已经充分显现 出来。电子商务大大便利了以图像、文字、声音为媒体的非物质性产品的传输

（编辑：开发网_商丘站长网）

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