基于推荐算法的混合多准则购物推荐系统开发开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

1.1 设计(论文)的目的

随着互联网技术和应用的飞速发展,网上购购已经成为我们生活中必不可少的一部分,但购物平台商品信息纷杂多变,商品品种更新迭代周期极短,这极大激发了消费者的购物欲望。由于气候因素、地域因素、科技水平、以及个人喜好的不同,人们越来越关注如何将最适合的商品推荐给最需要的消费者,使商品以最小的中间成本成交。而面对海量信息,推荐系统显得尤为重要,推荐技术受到更多的关注和研究。混合多准则以其简单、高效的特点,成为目前应用广泛和成功的推荐技术。

随着推荐算法应用的不断深入,尤其是百度、阿里巴巴等一些互联网巨头在云服务、云计算上的产业投入,都为购物平台的个性化推荐打下了很好的基础,将推荐算法应用于购物系统主要有一下几方面优点:

1、过滤大量无用信息,提高购物体验。大多数消费者购物都带有一定的目的性,大量的商品信息对于消费者来说都是无用的,将推荐算法应用于购物平台能够节省消费者的搜索时间和精力,将最适合消费者消费行为的商品推荐给消费者,从而达到提高消费体验的目的。

2、激发消费欲望。实体商店中,一件商品放在商店中只能等待消费者前来寻找,处于一种被动的消费状态,而商品变成“数据”之后,便能够通过算法主动的去“寻找”消费者,从这点来看,推荐算法在购物系统中的使用能够极大的促进消费。

您需要先支付 5元 才能查看全部内容!立即支付

该课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找,微信号:bysjorg 、QQ号:3236353895;