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基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

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探索中国经济新常态 论道电商发展新格局

日前,首届中国网络购物年会开幕。大会是由中国电子信息产业发展研究院主办、《互联网经济》杂志和赛迪网共同承办的网络购物年度盛会, 以“电商与中国经济新常态”为主题,旨在探讨网络购物作为推动中国经济社会发展的一支重要力量与以经济中高速增长、经济结构不断优化升级和“第三产业、消费需求逐步成为主体”为特征的中国“经济新常态”之间的内在逻辑。来自中央网信办、商务部、中国电子信息产业发展研究院的领导参加大会并发表致辞,强调网络购物与消费升级、内需经济和新型城镇化之间的深刻关系,以及对当下及未来经济发展的重要作用。阿里巴巴、京东商城、苏宁易购、小米科技、乐视商城等企业发表主题演讲,就电商对经济的影响、在线零售现状与趋势、垂直电商等话题进行了深入阐述。同时,为提升电商整体服务能力,加强行业合作,年会还整合多方力量发起“中国电商联盟”,未来将联合中国电子商务协会、中国软件评测中心及业内主流企业,致力于打造电子商务网站评价指标体系。

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