用户需求情景分析的商品推荐方法研究(附件)【字数：8412】
随着互联网的迅速发展，信息呈爆炸式增长，用户想要在海量信息中找到真正符合自己需求的信息也变得越发困难。推荐系统通过对用户长期信息需求进行描述并建模再配合一定的智能推荐算法能主动为用户提供推荐，很大程度上缓解了信息过载的问题，随着近年来电子商务的发展，这项技术也被电商商战和企业采用，旨在为用户提供更满意的服务。本文在电子商务环境下分析消费者行为模式以及影响消费者决策的要素，进一步探索用户需求，从而引出商品推荐方法对满足用户需求的意义。先介绍了传统推荐方法，在说明其缺陷的同时提出了基于情景的推荐方法，阐述了加入情景因素的推荐方法的优越性。然后针对服装推荐领域，设计了一个融入情景因素的服装推荐算法，并构建了基于情景分析的服装推荐模型（简称M1）来为用户提供更准确的推荐结果，最后提出了关于M1的展望。关键词电子商务，消费者行为，用户需求，情景，推荐系统
目录
0 引言 1
1 电子商务环境下消费者消费行为及需求分析 1
1.1电子商务环境下消费者行为模式分析 2
1.2.1传统市场环境下消费者行为模式 2
1.2.2电子商务环境下消费者行为模式 2
1.2基于EKB消费者行为模式发掘用户需求 3
1.2.1 EKB消费者行为模式简介 3
1.2.2 EKB消费者行为模式中用户购买决策分析 4
1.2.3传统商品推荐方法的局限以及情景重要性 5
2 个性化推荐系统技术介绍 6
2.1个性化推荐技术的含义及作用 6
2.2个性化推荐系统的结构 6
2.2.1数据输入模块 7
2.2.2结果输出模块 8
2.2.3推荐算法模块 8
2.3个性化推荐技术分类 8
2.3.1基于内容的推荐 9
2.3.2协同过滤推荐 9
2.3.4混合推荐 11
2.3.5基于情景的推荐技术 11
2.4本章小结 12
3 基于用户需求情景分析的服装推荐方法 13
3.1基于情景的推荐模型 13
3.1.1情景属性的定义 13
3.1. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
2创建子用户 14
3.1.4模型的构建 15
3.2 M1的推荐算法 16
3.3基于M1的拓展 17
18
结论 19
致谢 20
参考文献 21
基于用户需求情景分析的商品推荐方法研究
0 引言
近年来互联网发展迅速，不难发现人们生活的方方面面都离不开互联网信息服务和应用，人类社会正在从原有的物理活动向互联网虚拟空间活动转变，但随着互联网信息资源规模的迅猛增长，用户想要在海量信息中找到真正符合自己需求的信息也变得越发困难，为了解决这一问题，学术界和业界进行了大量的研究。推荐系统通过对用户长期信息需求进行描述并建模再配合一定的智能推荐算法有效的解决了信息过载情况下用户难以找到自己真正需要的信息的问题。同时，随着电子商务的快速发展，推荐系统技术也被运用其中。
虽然目前大型的电商网站都提供推荐服务，如淘宝网、当当等都根据用户的行为为其推送可能感兴趣的商品信息，但其推荐的精度都是有限的，主要原因是传统推荐算法通常只考虑用户和项目两个因素，而忽视了情景这一因素对用户决策的影响。因此本文研究了基于用户需求情景的商品推荐方法，将情景因素融入到推荐系统当中，使推荐结果更切合用户需求。并且在服装推荐领域详细阐述其应用，提出了一个融入情景因素的服装推荐模型，该模型同时也可以运用于如食品、旅游等其他领域，本文重点介绍在服装领域的应用，最后进行总结与展望。
1 电子商务环境下消费者消费行为及需求分析
近年来电子商务呈现出快速发展的状态，相对于传统的商业模式，消费者的行为又呈现出了新的特点。通过分析电子商务环境下用户的行为，才能充分挖掘用户需求，便于后文进行对相关推荐算法的研究。
电子商务是建立在先进的信息技术平台上的以商品交换为中心的商务活动。它使得交易打破了时间和空间上的局限，大大提高了交易的效率，在全球范围内进行的电子商务使得传统的地理、政治观念、意识等差异形成的市场界限变得模糊起来。电子商务环境与传统交易环境的不同之处就是它是一种信息技术环境，网上交易的实现因打破了传统经济模型交易时间和空间场所的限制以及其便于在移动平台上使用迅速被广大消费者接受并且使用，据《2015年度中国电子商务市场数据监测报告》统计[1]，?2015年，中国电子商务交易额18.3万亿元，同比增长36.5%。其中，B2B交易额13.9万亿元，同比增长39%。网络零售交易规模3.8万亿元，同比增长35.7%，可见进行在电子商务环境下的商品推荐方法的研究是很有必要且有意义的。同时，只有正确了解、把握电子商务环境下的消费者行为特征，才能更好的进行推荐方法的研究！
1.1电子商务环境下消费者行为模式分析
1.2.1传统市场环境下消费者行为模式
何为消费者购买行为模式？简单的讲，就是消费者受到外部信息刺激，经过一定的心理决策过程，最后产生的看得见的行为反应。如闻到蛋糕的香味，产生想吃的念头，最后决定购买，即为一次简单的消费者购买行为；又如最近特别想吃水果，去超市挑选一番之后决定购买梨子，也为一次购买行为，唯一的不同点是在于前者原本没有购买动机，只是在受到外部刺激后临时发生的行为，而后者是已有充分的购买动机，并经过认真决策后才产生的购买行为。两者虽有不同，但总体而言在传统市场环境下消费者行为的一般模式即为受到外部刺激、做出决策、产生行为（购买或者不购买）。
1.2.2电子商务环境下消费者行为模式
在电子商务环境下，消费者行为模式与传统市场环境下相比其实并没有太大的不同，只是由于互联网与移动应用的出现极大的改变了人们的生活方式，使得消费者行为相对于传统的市场环境，表现出下列的几个特点：
（1）选择范围扩大。在传统的市场环境下，由于消费者的活动范围被限制的一定区域内，其能挑选到的商品也被限制在有限的范围内。如消费者A生活在某离海很远的内陆城市，那么他购买海鲜的行为就会大大降低（相对于沿海城市消费者而言）。但随着电子商务的迅速发展，消费者在网络上接触到的商品种类日益增多，再加上近年来物流行业的飞速发展使得消费者对商品的选择范围逐步扩大。
（2）选择商品更加便利。传统市场环境下的购买行为受到时间和空间的限制，而在电子商务环境下，消费者只需要通过如手机这样的移动设备就几乎能在任何时间、任何地点轻易完成购买，这种便利、自由的购买体验被越来越多的消费者接受，这也成为电子商务近年蓬勃发展的原因。
目录
0 引言 1
1 电子商务环境下消费者消费行为及需求分析 1
1.1电子商务环境下消费者行为模式分析 2
1.2.1传统市场环境下消费者行为模式 2
1.2.2电子商务环境下消费者行为模式 2
1.2基于EKB消费者行为模式发掘用户需求 3
1.2.1 EKB消费者行为模式简介 3
1.2.2 EKB消费者行为模式中用户购买决策分析 4
1.2.3传统商品推荐方法的局限以及情景重要性 5
2 个性化推荐系统技术介绍 6
2.1个性化推荐技术的含义及作用 6
2.2个性化推荐系统的结构 6
2.2.1数据输入模块 7
2.2.2结果输出模块 8
2.2.3推荐算法模块 8
2.3个性化推荐技术分类 8
2.3.1基于内容的推荐 9
2.3.2协同过滤推荐 9
2.3.4混合推荐 11
2.3.5基于情景的推荐技术 11
2.4本章小结 12
3 基于用户需求情景分析的服装推荐方法 13
3.1基于情景的推荐模型 13
3.1.1情景属性的定义 13
3.1. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
2创建子用户 14
3.1.4模型的构建 15
3.2 M1的推荐算法 16
3.3基于M1的拓展 17
18
结论 19
致谢 20
参考文献 21
基于用户需求情景分析的商品推荐方法研究
0 引言
近年来互联网发展迅速，不难发现人们生活的方方面面都离不开互联网信息服务和应用，人类社会正在从原有的物理活动向互联网虚拟空间活动转变，但随着互联网信息资源规模的迅猛增长，用户想要在海量信息中找到真正符合自己需求的信息也变得越发困难，为了解决这一问题，学术界和业界进行了大量的研究。推荐系统通过对用户长期信息需求进行描述并建模再配合一定的智能推荐算法有效的解决了信息过载情况下用户难以找到自己真正需要的信息的问题。同时，随着电子商务的快速发展，推荐系统技术也被运用其中。
虽然目前大型的电商网站都提供推荐服务，如淘宝网、当当等都根据用户的行为为其推送可能感兴趣的商品信息，但其推荐的精度都是有限的，主要原因是传统推荐算法通常只考虑用户和项目两个因素，而忽视了情景这一因素对用户决策的影响。因此本文研究了基于用户需求情景的商品推荐方法，将情景因素融入到推荐系统当中，使推荐结果更切合用户需求。并且在服装推荐领域详细阐述其应用，提出了一个融入情景因素的服装推荐模型，该模型同时也可以运用于如食品、旅游等其他领域，本文重点介绍在服装领域的应用，最后进行总结与展望。
1 电子商务环境下消费者消费行为及需求分析
近年来电子商务呈现出快速发展的状态，相对于传统的商业模式，消费者的行为又呈现出了新的特点。通过分析电子商务环境下用户的行为，才能充分挖掘用户需求，便于后文进行对相关推荐算法的研究。
电子商务是建立在先进的信息技术平台上的以商品交换为中心的商务活动。它使得交易打破了时间和空间上的局限，大大提高了交易的效率，在全球范围内进行的电子商务使得传统的地理、政治观念、意识等差异形成的市场界限变得模糊起来。电子商务环境与传统交易环境的不同之处就是它是一种信息技术环境，网上交易的实现因打破了传统经济模型交易时间和空间场所的限制以及其便于在移动平台上使用迅速被广大消费者接受并且使用，据《2015年度中国电子商务市场数据监测报告》统计[1]，?2015年，中国电子商务交易额18.3万亿元，同比增长36.5%。其中，B2B交易额13.9万亿元，同比增长39%。网络零售交易规模3.8万亿元，同比增长35.7%，可见进行在电子商务环境下的商品推荐方法的研究是很有必要且有意义的。同时，只有正确了解、把握电子商务环境下的消费者行为特征，才能更好的进行推荐方法的研究！
1.1电子商务环境下消费者行为模式分析
1.2.1传统市场环境下消费者行为模式
何为消费者购买行为模式？简单的讲，就是消费者受到外部信息刺激，经过一定的心理决策过程，最后产生的看得见的行为反应。如闻到蛋糕的香味，产生想吃的念头，最后决定购买，即为一次简单的消费者购买行为；又如最近特别想吃水果，去超市挑选一番之后决定购买梨子，也为一次购买行为，唯一的不同点是在于前者原本没有购买动机，只是在受到外部刺激后临时发生的行为，而后者是已有充分的购买动机，并经过认真决策后才产生的购买行为。两者虽有不同，但总体而言在传统市场环境下消费者行为的一般模式即为受到外部刺激、做出决策、产生行为（购买或者不购买）。
1.2.2电子商务环境下消费者行为模式
在电子商务环境下，消费者行为模式与传统市场环境下相比其实并没有太大的不同，只是由于互联网与移动应用的出现极大的改变了人们的生活方式，使得消费者行为相对于传统的市场环境，表现出下列的几个特点：
（1）选择范围扩大。在传统的市场环境下，由于消费者的活动范围被限制的一定区域内，其能挑选到的商品也被限制在有限的范围内。如消费者A生活在某离海很远的内陆城市，那么他购买海鲜的行为就会大大降低（相对于沿海城市消费者而言）。但随着电子商务的迅速发展，消费者在网络上接触到的商品种类日益增多，再加上近年来物流行业的飞速发展使得消费者对商品的选择范围逐步扩大。
（2）选择商品更加便利。传统市场环境下的购买行为受到时间和空间的限制，而在电子商务环境下，消费者只需要通过如手机这样的移动设备就几乎能在任何时间、任何地点轻易完成购买，这种便利、自由的购买体验被越来越多的消费者接受，这也成为电子商务近年蓬勃发展的原因。
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jmgl/wlgc/211.html
