基于大数据的电商个性化推荐系统分析

基于大数据的电商个性化推荐系统分析

师雪薇

石家庄财经职业学院 050000

摘要：经济社会的不断发展，信息时代带来很多变革，使得大数据技术越来越被广泛应用到社会的各行各业，大数据给各行各业也带来了很多个性化的服务体系，使得用户的体验也越来越好，越来越受到用户的喜欢，同时大数据行业所带来的这些变革已经开始应用到很多行业，电子商务行业及时在这些行业取得卓越成绩。本文主要是针对目前大数据的背景下，电子商务个性化系统的推荐已经获得了很多的变化，站在这个角度去分析，实施相关的基础工作进行阐述。希望能够促进电子商务的变革和发展，希望能够促进电子商务更加智能化的发展。借助这些实践活动，希望能够获得一些成绩。

关键词：大数据 电子商务 个性化推荐

目前，电子商务行业的应用非常广泛，而且借助大数据的相关信息指导个性化信息推送服务已经收到用户的广泛好评。这些都会指导学者，学者针对这个问题也展开了很多研究。本身对于电子商务网站来说，就是要为用户提供服务，目前接住了大数据这一强大的用户系统可以准确精准的为用户提供多样化的服务。这些精准化的服务能够更加直接的让用户搜索到相关的用户和信息，使得用户能够直接匹配到自己喜欢的信息和产品。这样不单单能够充分满足消费者在用户系统中所掌握的服务，还能够将这些个性化信息得知。及时准确的获得知识，另外一方面还能为电子商务网站留住用户，增加用户的黏性，在目前的竞争市场占据有利地位等等这些方面都会起到正面的作用。

一、大数据。

其实大数据指的是通过使用新的处理方法最终掌握外界的信息，通过一些处理方法了解外界的环境变化能力和流程优化能力，从而能够及时的将资源重新分配，合理优化，最终提升应用的效率和效果。

电子商务个性化推荐服务其实指的就是针对不同消费者的需求最终能够有针对性的推送信息，最终完成交易的过程，换句话说就是电商企业在主动了解消费者的一些用户习惯之后主动为其提供一些专业的服务的过程。从而能够在这个信息处理和优化的过程中为消费者搭建一个更加高标准高品质的平台。个性化的推荐系统能够在了解用户的习惯以及需求的前提下进行处理，最终能够根据实际消费者的信息进行精确化的调整和优化，最终为消费者提供专业的服务，推动个性化信息内容更加高效的开展。

（一）协同过滤方法

这种方法主要婴童与那种为了识别某个特定的用户比较感兴趣的商品，通过分析得知其他消费者对于这些产品的感兴趣的高低。这种方法可以对于针对性的消费者群体的需求展开研究，最终能够在研究后辨认出消费者所感兴趣的商品。另外在电子商务领域这种方法也受到了专业技术人员的高度认可。

（二）客户群体建模技术

成立高质量的消费者模型对于提升个性化信息内容推荐效率有着不容忽视的作用，为了保证该模型的实用性，可以在消费者感兴趣的信息资料中提炼出相关属性，通过建模方法并对消费者倾向的产品进行管理。

二、服务模式

（一）电子商务信息内容服务模式

信息内容模式指的是通过信息父母展开分析和讨论说明的。平台能够及时在线为消费者提供相关的内容，为了消费者的信息传递，实现信息交流和沟通。从而能够为消费者提供专业的信息化服务。因此对于电子商务个性化推荐服务主要使得是信息之间相互联系，最终对于在线销售平台展开大量的挖掘和操作，进而能够探讨出相关的信息和系统。另外还可以借助网页的形式开展相关的内容，进而可以通过网页或者邮箱的形式再传递给消费者，最终实现推送服务的个性化发展需求。

（二）电子商务个性化内容推荐服务模式建设

这项服务主要是为了消费者能够呈现出有价值的产品信息，最终能够提高平台的交易额。这样能够为商家提供利润。在满足消费者的基础上也应该逐渐提高平台的认识，最终能够确定个性化推荐服务，这项服务的目的就是为那些没有被消费者发现的产品来实现的，最终将这些实际的信息内容回传到消费者手中，进而能够促进消费者更加高效的发展，增加消费者的购买欲望。由于本身用户的兴趣会千差万别，导致个性化推荐系统的推送需要 覆盖更多的产品，这样才能保证借助这个系统覆盖的产品才能足够全面，另外还应该对于客户的信息系统不断地充满个性化，同时应该将产品逐渐的增加。不断地匹配消费者的要求。在这个相互的过程中一方面满足消费者的需求，另一方面也能促进平台实现交易。另外还应该保留最有效的数据信息，进而能够在在未来的推荐功能上对其不断地改造和变化，并且能够在对于被推荐方的个人资料与数据进行完善，达到精准、良性循环的目的。

（三）电子商务个性化信息内容推荐服务模式分析

对于内容定期的推荐，关于平台购物用户不断地进行推荐，不断地平台商家更新，增加商品需求。平台应该不断地定期要向客户群体发送相关的内容最终实现个性化推荐服务。借助选择任店资讯的推荐内容，这些指的是电商平台将销量第一的商品以及最新上架的商品不断发送到用户端的一种服务形式，我们把这种推荐模式叫做主动推荐。所以购物平台应该结合实际情况不断地刷新用户的浏览内容，并且能够及时确定好比较热门的产品信息，了解之后再讲这些信息发送到客户群体中。这种互传的信息可以通过窗口的形式进行弹出和悬浮串口的发送。最终能够直接发送目标客户群体中。购物平台利用客户群体在线浏览内容与点击过程中的浏览记录。

了解用户的兴趣爱好，针对这些爱好进行推荐，最终能够借助电商平台能够有效的应用数据挖掘机是了解用户信息。之后对于用户的这些数据进行处理和信息转化，了解消费者的消费记录以及浏览记录，最终能够了解到用户的偏爱，深入的进行数据分析，通过信息分析和比对了解用户的个性化消费需求。根据实际的用户兴趣爱好开展推荐模式，对于平台信息处理提出了更高的要求，不断提高用户的体验水平。

参考文献

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