【摘 要】
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目前ˋ电子商务竞争日益激烈ˋ作为电子商务主要支撑服务之一的网购平台ˋ面临着越来越大的挑战在信息爆炸的时代ˋ为了提高用户服务满意度ˋ实现较强的用户粘性ˋ各电子商务
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目前ˋ电子商务竞争日益激烈ˋ作为电子商务主要支撑服务之一的网购平台ˋ面临着越来越大的挑战在信息爆炸的时代ˋ为了提高用户服务满意度ˋ实现较强的用户粘性ˋ各电子商务公司均在探讨网购平台如何对用户进行有效地推荐ˋ了解用户的兴趣趋势ˋ帮助用户缩短商品寻找时间ˋ从而提高用户购物体验基于上述问题本文针对网购平台的用户体验问题ˋ提出了面向网购平台的个性化推荐系统本文分析了面向网购平台的个性化推荐系统的业务需求和功能需求ˋ并对该系统进行了全面的剖析和实现具体体现为ˋ详细的介绍了输入准备功能模块的设计与实现个性化推荐算法模块功能模块的设计与实现算法结果保存功能模块的设计与实现场景配置任务功能模块的设计与实现以及推荐请求任务功能模块的设计与实现其中还应用Map-Reduce编程模型详细阐述了概率传导算法自投影时序算法k-means聚类这几种算法的设计和实现本文所实现的面向网购平台的个性化推荐系统ˋ通过对海量的用户行为以及商品信息进行数据挖掘ˋ支持对客户兴趣的计算和用户潜在偏好的的预测ˋ能够确保用户偏好信息的响应速度和有效性ˋ同时加强了数据的有效管理ˋ为其他相关业务提供了基础数据分析的支持此系统已在阿里巴巴中国网络技术公司推广使用该系统不仅有效的提高了商品的点击率ˋ同时增加商品的购买率ˋ提高了用户的满意度
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