基于协同过滤的电子商务推荐系统建模研究

电子商务个性化推荐系统是客户关系管理的重要内容.在分析现有电子商务推荐系统不足的基础上,设计一种基于协同过滤的智能商务推荐系统.为客户快捷便利地寻找到所需的商品信息,推荐合理的商品,实现客户与商家的共赢.     

电子商务个性化文档推荐技术研究

电子商务个性化文档推荐同时具有电子商务推荐系统以及文档信息处理的特点,由此本文首先概括了目前电子商务推荐以及文档信息处理的主要技术,多种推荐技术的有效集成会提高推荐的精度与个性化,也是未来电子商务中个性化文档推荐的发展趋势。其次阐述了几种重要的用户兴趣获取技术及其面临的主要问题。最后分析了电子商务个性化文档推荐技术面临的主要问题及未来发展方向,旨在挖掘用户潜在兴趣,提高文档推荐个性化和提高推荐质量。     

推荐系统在移动电子商务中的应用研究

本文介绍了移动电子商务的概念及其发展趋势,详细论述了移动电子商务环境下推荐系统的应用及其存在的问题,并研究推荐系统在移动电子商务中的发展趋势。     

基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统研究

基于协同过滤算法是个性化推荐系统中最基本、最常用的一种,而传统的基于用户的协同过滤算法存在着用户冷启动和高推荐率等问题。笔者针对目前图书推荐协同过滤算法运用中存在的问题,并根据高校图书馆的实际情况,提出相应的改进措施。笔者利用学生网络日志和读者借阅记录对用户进行相似性分析,有效解决了用户“冷启动”的问题,提高了推荐准确率。笔者利用时间衰减法建立用户兴趣模型,以便更好地关注用户的短期借阅行为,提高推荐准确率。与传统用户协同过滤方法相比,笔者提出了一种改进的用户协同过滤方法。结果表明,改进后的用户协同过滤方法具有更好的性能。     

电子商务中Web页面个性化推荐系统的架构

电子商务中实现个性化推荐意味着一个用户访问Web站点时能够得到个性化的服务,网站根据用户的聚类特征,向用户在线推荐一些用户可能比较感兴趣的页面。本文给出了电子商务个性化推荐的系统结构,分析了在Web日志挖掘中应用协同过滤技术,讨论了Web页面的个性化推荐过程和推荐算法。推荐算法综合考虑了用户聚类中页面的权值和用户对页面的平均评价值两个推荐因素,实现在线页面的推荐。     

电子商务协同过滤稀疏性研究:一个分类视角

协同过滤是目前电子商务推荐系统中广泛使用的、最成功的推荐算法,但面临用户评分数据稀疏性问题的挑战.在介绍用户偏好数据获取途径的基础上,将稀疏性改善技术归纳为六类,包括设定缺省值、结合基于内容的过滤、降维、图论方法、基于项目评分预测以及增加用户.系统交互,重点评述了各类算法的研究情况并时六类技术进行了比较,最后探讨了该领域的未来研究方向.     

基于领域知识的个性化推荐模型及其应用研究

首先,讨论了传统电子商务领域个性化推荐算法及其应用,提出传统推荐方法通常忽视了领域知识,因而在实际应用中存在局限性;然后,讨论了领域知识的相关概念和分类,并在此基础上建立了结合领域知识的两阶段推荐模型;最后,基于网络超市数据进行了实证研究,实验结果表明改进后的推荐算法效果要明显优于传统的个性化推荐算法.     

基于用户聚类的电子商务个性化推荐系统研究

从Web服务器日志文件和客户交易数据中挖掘有意义的用户访问模式和潜在的客户群,有助于企业提供个性化信息服务和开展有针对性的电子商务活动。本文基于Web挖掘的聚类技术,提出了一种电子商务中个性化推荐系统的具体实现方案。     

社交电商中融合信任和声誉的图神经网络推荐研究

社交电商可依据用户间的社交关系为用户提供感兴趣的商品或服务。现有研究多基于社会信任或社会声誉进行推荐,却忽略了信任与声誉间的相互作用,导致推荐效果欠理想。针对以上问题,本文提出了一种融合信任(Trust)和社会声誉(Social Reputation)的图神经网络推荐算法(TSR-GM),采用社会声誉来深度刻画用户关系在推荐系统中的作用,利用社交网络中用户被信任程度对用户声誉进行排名,以图神经网络量化整合用户信任与声誉,并将结合后的新矩阵不断校正以获取更准确的用户信任,以此对矩阵分解后得到的新评分模型更新,最终得到更准确度量的预测评分矩阵。运用Epinions数据集开展的相关实验表明：与同类方法比,TSR-GM算法对提高推荐精度有较好效果。     

基于进化心理学视角的信息系统研究

介绍进化心理学理论,以及国外信息系统领域中采用进化心理学视角的研究,并分析已有研究的局限性.随后详细讨论了该理论对信息系统研究的借鉴意义,根据进化心理学中以群体为进化单元的理论,提出团队层面的研究框架,并结合实例进行说明.指出的未来研究方向可为信息系统及相关领域的研究提供参考.     

双边努力情形下电子商务平台质量保证策略研究

质量保证策略是提高电子商务平台竞争优势的重要手段之一。本文在考虑供应商和电商企业双边质量保证努力以及商品质量对需求函数的影响基础上,分别建立了平台型、自营型和综合型三种不同类型电子商务运营模式下商品的质量保证策略选择的博弈模型,比较分析三种运营模式下电商与供应商的最优质量努力水平和商品的最优质量,发现在忽略消费者对商品质量的异质性要求情形下,综合型模式优于自营型和平台型两种模式,平台型模式下电商企业的最优质量努力水平低于自营型模式,供应商的最优质量努力水平高于自营型模式,当供应商质量努力影响需求函数的作用系数比电商企业作用系数达到相应的阈值倍数,平台型模式优于自营型模式,且平台型模式下商品的最优质量高于自营型模式。最后比较分析了三种运营模式内部存在竞争情形,得出供应商的质量努力的影响系数大于电商企业且供应商的单归属比例满足一定条件时,平台型模式优于综合型模式,综合型模式优于自营型模式,内部竞争有利于平台型模式的发展。     

电商平台公平关切下低碳E-CLSC的决策研究

针对单一再造商与单一电商平台构成的低碳E-闭环供应链,文章构建了电商平台有无公平关切的分散决策和联合决策,并给出三种模型的最优策略。然后,分析公平关切、消费者对低碳产品的认知度等参数对决策的影响。在此基础上,对不同模型的决策进行比较分析,并设计"收益共享联合双成本共担"契约实现系统的协调。最后,采用数值分析验证文章的结论。研究表明：（1）电商平台不理性的公平关切行为不仅对再造商和系统运作不利,对自身也不利,而且不利于再造商和电商平台的合作。（2）提高消费者对低碳产品的认知度,不仅可以增加废旧品的回收量,而且可以增加再造商节能减排的积极性,有利于提高系统的经济效益和环境效益。（3）联合决策下,废旧品回收价格和碳减排水平最高,电商平台佣金最低,系统利润最优。采用文章设计的"收益共享联合双成本共担"契约可以实现系统协调。这些研究结论不仅有利于丰富完善低碳E-闭环供应链的理论基础,同时也为电商平台的决策提供理论依据。     

基于电商平台销售的E-供应链主导模型与佣金协调机制研究

将电商平台纳入E-供应链的决策中，考虑系统主导模式的差异和佣金在系统中的作用，文章对E-供应链主导模式和协调机制进行研究。文章首先构建了E-供应链的两种分散决策模型（制造商主导模型和电商平台主导模型）和集中决策模型；针对每种模型，求解相应的最优决策，并对不同模型之间的最优决策进行比较分析；在此基础上，设计出每种主导模型的佣金协调机制；最后，采用数值分析，对模型结论进行验证。研究表明：（1）在分散决策模式下，掌控E-供应链主导权的一方能够获得更高的收益。当制造商主导系统时，产品销售价格、电商平台的服务水平、制造商的利润、以及E-供应链系统利润均高于电商平台主导系统时的水平。产品销售价格、电商平台的服务水平、电商平台的利润、以及E-供应链系统的利润均随着佣金率的增大而增大，制造商的利润则随着佣金率的增大而减小。（2）在集中决策模式下，销售价格、电商平台的服务水平以及E-供应链系统的利润均达到最大；而且销售价格、服务水平以及E-供应链系统利润不受佣金变化的影响。（3）佣金协调机制可以实现系统的协调。这些研究结论有利于进一步丰富完善E-供应链的理论基础，为电商企业的决策提供参考指南。     

推荐系统对消费者网购支出的影响研究

推荐系统能在电子商务中利用信息过滤技术为消费者推荐感兴趣的商品和服务。本文通过收集大量消费者网购调查问卷,问卷的信度和效度均符合数据分析的要求。首先分析了消费者的产品偏好、忠诚度等网购行为与其年龄、性别、地域等个人属性的相互关系,之后运用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)研究推荐系统对消费者网购支出的影响,同时使用工具变量法((Instrumental Variable,IV)对PSM研究结果进行稳健性检验。结果显示使用推荐系统的消费者网购支出比未使用的消费者高出14.7%,网购支出与受教育程度和收入水平呈正相关、与年龄呈负相关,城市消费者和女性更愿意使用推荐系统;同时统计分析表明推荐效果受电子商务平台中社交关系、互补产品、店铺声誉等因素影响。研究结果对评估推荐系统的经济效益、增强消费者忠诚度和提高商家营销的精准性等方面起到了重要作用。     

供应链上企业间协同谈判模型和原型研究

本文对面向业务流程集成的协同谈判进行研究。这种新的谈判模式的特点是通过约束传播与约束放松来调整谈判各方的利益,达到共赢。本文建立了协同谈判中多线程间的状态机谈判协议,提出了多线程间基于域传播算法的协同谈判策略和谈判模型,并通过研制原型系统进行实验,证实了本文所提出的协同谈判理论和方法的正确性。本文提出的协同谈判模型可以解决供应链上企业同时与多个上、下游企业的谈判问题,可通过改变业务流程,使供应链上的企业达到双赢,提高谈判的效率。     

基于4PL的跨境电商物流联盟多方行为博弈研究

在对我国4PL跨境电商物流联盟运作模式分析的基础上,针对基于跨境电商平台主导的跨境电商物流联盟,运用演化博弈理论,分析联盟内跨境电商平台、物流服务商和商家之间的动态博弈过程,构建三者在不同策略下的演化博弈模型,并结合系统动力学对三方策略选择的动态博弈进行仿真分析。结果表明,在联盟运作过程中:(1)各方参与者最终会达到"平台监管、物流企业努力、商家参与"的均衡状态,并且商家参与对联盟稳定运作具有重要作用。平台监管对物流企业策略选择具有直接影响,其应制定科学的惩罚力度及补偿裁定,以提升物流服务质量并保障商家权益;(2)联盟各方参与者对其相关外生变量具有较高的敏感性,但其最终策略受多个变量的共同作用,为此平台需发挥其主导作用,采取多种措施激发物流企业及商家的积极性。