基于多属性评分的电子商务个性化推荐算法分析,本文是电子商务类参考文献格式范文与算法分析和电子商务和个性化相关参考文献格式范文.
电子商务论文参考文献：
许楠
摘 要：随着社会经济的发展和科学技术的进步,在当前的时代背景下,信息化技术已经广泛应用在人们的生产与生活中,特别是在电子商务中尤为常见.基于此,论文以基于多属性评分的电子商务个性化推荐算法作为研究对象,分析研究的意义所在,对属性评分变化幅度进行分析,根据计算得到的结果探究多属性评分的电子商务个性化推荐算法的实际应用,从而帮助广大用户发现更多有用的信息,研究的信息领域也变得越来越广阔.
关键词：多属性评分；电子商务；推荐算法
一、基于多属性评分的电子商务个性化推荐算法的研究意义
当前市场经济条件下,人们的生活已经离不开网上购物,这也是中国经济飞速发展的原因之一,电子商务的发展使人们可以在网络中寻找自己心仪的商品,但是由于商品数量和种类繁多,人们无法在第一时间内找到自己喜爱的物品,即使寻找起来也会花费大量的时间,因此多属性评分的电子商务个性化推荐算法的出现解决了以上问题,在亚马逊、淘宝、京东以及当当网等购物网站中都会使用这种推荐算法.
多属性评分的电子商务个性化推荐算法的应用一方面可以将这种技术应用在人们的实际生产与生活中,有利于提高购物网站的销售额,为他们带来经济效益,另一方面可以为更多的学者进行研究,在多属性评分的电子商务个性化推荐算法应用中包含了大量的信息科学、物理学以及管理学等方面的理论知识,用户的偏好情况被系统知晓,节省了人们购物的时间,又让广大用户可以对多属性评分的电子商务个性化系统产生依赖之心[1] .
二、基于多属性评分的电子商务个性化推荐算法分析
(一)属性评分变化幅度分析
传统的电子商务推荐算法中只能满足对周围用户的需求,却无法带有个性化特征,缺乏对用户的分析,导致个性化推荐不精准,这是因为用户在网络上选择一件商品的时候不会只关注一种商品,对商品进行主观评价的时候也会具有一定的规律,而不是所有的数据评价,因此,随着研究的深入和时代的发展多属性评分的电子商务个性化推荐算法得以出现,通过集中评分的加权求和,将用户的不同评价进行信息总结与归纳,了解用户的偏好情况,力求得到最精准的信息.在多属性评分的电子商务个性化推荐算法中,首先利用用户历史评分去分析对于商品属性评分变化的情况,了解其中产生的幅度,随后根据结果计算出平均值,其次使用传统的算法进行评分预测,根据变化的幅度与多属性评分的电子商务个性化推荐算法变化的幅度进行对比,计算出比例权重和评分制,最终根据各个属性的实际评分情况计算出总体的评分,排名以后发现名次最靠前的项目可以推荐给用户,用户收到推荐信息以后也会发现这些商品正好是自己需要的.
信息熵可以对多属性评分的电子商务个性化推荐算法下评分变化幅度进行详细的解析,如果得到的信息熵越大,就说明该网络用户在这一商品的属性评价中评分更加分散,评分的变化幅度越大；如果得到的信息熵越小,就足够说明用户在这一商品属性评价中,评分更加集中,评分变化的幅度就会越小.因此,多属性评分的电子商务个性化推荐算法研究中,可以根据信息熵的内涵,结合个性化的特点,认为用户的分数统计结合公式为：得到的就是用户在多属性评分的电子商务个性化推荐算法下分数统计集合情况,i 指的就是用户对商品属性的评分值情况,ni 指的是评分的时候 i 出现的次数,最终信息熵的计算数值[2] .
(二)计算结果
为了让多属性评分的电子商务个性化推荐算法中可以提高个性化推荐的准确性,建议改善多属性评分中存在的单一评分弊端,从多个用户的角度进行分析,探究用户的实际喜好情况.最终计算结果的时候知道一个项目的属性评分以及总体评分二者之间不会完全独立,而是存在着必然的联系.比如,用户在购买商品的时候,发现自己对这个商品的任何一方面都不满意,购买后他对这个商品的评价就不会高,因此在多属性评分的电子商务个性化推荐算法中,改进的时候会增加商品属性,计算的时候也会提升最终的结果.经过计算以及随整体项目的预测以后,将得到的评分制从大到小的顺序排列起来,排名越是往前的项目就可以推荐给用户,这也是用户心中所想,由此可见,多属性评分的电子商务个性化推荐算法可以解决传统的推荐算法中无法解决的问题,同时提高了推荐算法的精确度,充分体现了用户的个性化特征.
三、结语
总之,通过对传统的算法进行分析,其已经无法满足当前时代的发展和人们对商品的需求,多属性评分的电子商务个性化推荐算法不仅解决了问题,还让用户的需求体现更加具体,引入信息熵进行研究,加以分析,实现电子商务的快速发展.
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