《电子商务系统中的信息推荐方法分析》
本文是电子商务和互联网电商有关学士学位论文范文跟电子商务方面学士学位论文范文.
摘 要：电子商业发展潜力巨大,本文以信息服务为重点,主要讨论了电子商业系统信息推荐、主动信息推荐方法和手机信息推荐等方面的问题,并详细介绍了以用户为基础的信息过滤方法.此外,本文对主动信息推荐与被动信息推荐的方法作了比较.
关键词：电子商务;系统推荐;方法分析
我国自1998年迎来第一次网络交易,经历了很多的风雨历程,电子商务开始从不成熟向成熟发展.电子商务是信息流、物流、资金流的综合体,其中信息流在电子商务中起着重要的作用.本文主要讨论电子商务系统的信息推荐问题.
一 电子商务的重要性
电子商务优于传统商务或网上购物优于实际购物商场的主要原因是,互联网为信息传递和信息服务提供了更便捷的渠道.通过互联网用户更快、更容易地获取业务信息.因此,如何在电子商务中更好地进行信息交换是一个重要的问题.1997年电子商务推荐系统的正式定义是指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程.信息推荐也是信息组织和服务的一种,良好的信息服务可以刺激潜在用户,发掘用户的潜在需求,使网民不仅能准确方便地满足自己的物质需求,还能增加商家的利润.无论是用户还是商家,提高信息推荐的战略和技术都是有利的.
据中国互联网信息中心的统计报告显示,我国在信息班设施和信息人口数量上均呈快速增长趋势.另一方面,中国网络热点调查报告显示,在半年内有60.6%的网友访问购物站.查询频率每周或每月进行,购物网站主要用于寻找某种特定的商品,并查询,随着网络的迅速发展,购物网站也随之而来,对网络的更多需求为电子商务提供了发展环境和空间.提供更好的信息服务是电子商务发展的核心问题之一.
二 电子商务中的信息推荐方法
根据电子商务系统信息服务的主动与否,电子商务的信息推荐可以分为两类.主动信息推荐和手动信息促进服务主动指的是电子商业系统,通过分析用户的信息和行为,通过提出适当的观点和建议引导消费.被动信息服务是用户在网络上通過他们自己努力寻找所需的商品和服务,包括浏览网络信息和查询等.通常意义上的信息推荐只包括电子.广泛的信息推荐应包括用户积极寻找相关信息的行为.这是因为用户积极获取信息效果和网站本身的信息组织效率非常高.良好的信息组织有利于用户发现信息,也是网站信息推荐的成功地点.
(一)被动信息推荐服务
被动信息推荐服务的特点是,用户目标明确,很容易实现,在目前的电子商务中被广泛使用.同时,这种方法的个性化程度不高.这种信息收集方式要求用户熟悉网站的信息组织方法和搜索知识的方式.手动信息推荐服务有两个主要表达：
1 分类浏览信息推荐.分类浏览是基于主题分类的信息查询方法,符合人类认识事物的习惯,用户容易接受.几乎所有电子商务网站都使用这种分类浏览信息推荐模式.这种方法缺点是：1.分类方法不统一.与普通分类法的严格规范不同,电子商务网站对商品和信息的分类具有任意性.为了方便使用,这里的没有分类标准、列类顺序、类名等可以遵循的标准.同样的内容在不同的电子商务网站上很有可能处于不同的位置,并被赋予不同的名称.2.新事物不断出现,很多内容很难确定其所属类别.3.对于一般的用户,分类查询方法需要更多的时间,因此用户必须根据目标查找内容和分类标准,一次缩小搜索范围,不能直接查看目标.
2 基于关键词的信息推荐.基于关键词的信息推荐有时被人们称为基于内容的搜索,但实际上存在差异.关键字只能部分表示内容,内容不是简单的关键字.这种信息组织方法类似于图书馆的分类.主要思想是,以寻找对象的主题关键词为标准,在寻找的范围内,找到与目标关键词相匹配的内容.该方法的优点是方法技术完成度高,用户可以轻松接受搜索结果.缺点则有：1.对关键词选择的适当性要求很高,搜索结果取决于主题关键词的决定.2.检查率需要提高,搜索结果取决于说明信息的准确性和配置方式的合理性.3.它不能反映与正在查找的信息相关的信息,也不容易找到用户的新的和潜在的兴趣点.
(二)主动推荐信息服务
主动信息推荐服务的特点是：这种方法的自动化程度高,不需要用户付出很多努力,系统主动向用户发送信息,而且是个性化的信息.但是,该方法对用户来说目标不明确,系统实施更困难.目前,主动信息推荐技术主要包括：协作过滤建议、基于内容的建议、基于人口统计的建议、基于知识的建议和基于规则的建议.这里主要讨论合作过滤技术.
协同过滤是电子商业推荐系统研究和使用最广泛的方法之一.协同过滤建议产品基于其他用户的观点,利用使用者之间相似的推荐信息,使用户可以找到更新感兴趣的信息.协作推荐系统利用历史资料识别使用者的邻居,分析这些邻居,识别使用者可能喜爱的信息.协作过滤推荐系统有两个主要限制.第一个是稀缺性.第二个是可扩展性.在很多推荐系统中,用户和项目过去的信息量经常受到限制,共同推荐系统无法准确计算邻居和识别推荐项目,导致贫穷的推荐.特别是在系统使用初期,信息资源很少,因此很难根据这些评价调查用户之间的相似性.协同过滤的最大优点是不需要分析对象的特性特性,对推荐对象没有特殊要求,可以处理非结构化的复杂对象.
结束语：在社会大发展的今天,除了用户直接检索信息,通过系统通过算法提供个性化的事前信息推荐外,电子商务网站还提供其他信息推荐方法.系统提供的畅销书排行榜或推荐商品排行榜等,都是系统进行的信息推荐.最常见的是即时屏幕显示,即基于用户当前会话的即时信息推荐.另外,还为用户提供了多种对话,即持续的信息推荐.这个信息推荐可以通过电子邮件、手机短信或定期邮寄推荐目录.总而言之,电子商务在当今社会已经是每个人必不可少生活必需品,相关工作者要努力完善电子商务体系,为广大人民群众服务.
参考文献：
[1]电子商务系统商品推荐方法浅析[J].方俊.大众科技.2018（08）.
[2]电子商务系统的规划与设计探讨[J].孙俊玲.河南财政税务高等专科学校学报.2019（01）.
[3]企业电子商务系统的规划与设计研究[J].李金财.大庆社会科学.2018（03）.
此文总结：上述文章是一篇关于电子商务和互联网电商相关专业的经典范文,可作为电子商务方面的大学硕士与本科毕业论文写作参考和电子商务和互联网电商论文开题报告和职称论文论文写作参考文献.
电子商务和互联网电商引用文献:
[1] 电子商务和互联网电商参考文献格式范文 电子商务和互联网电商类有关论文范文资料2500字
[2] 电子商务和互联网电商论文范文文献 关于电子商务和互联网电商方面论文范文素材8000字
[3] 电子商务和互联网电商硕士学位毕业论文范文 电子商务和互联网电商类本科论文范文10000字
