商品是电商平台的关键电商推荐系统是基于什么，怎样电商平台登录 _睿知

一、什么是电子商务推荐系统
【商品是电商平台的关键电商推荐系统是基于什么，怎样电商平台登录】随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电商推荐系统直接与用户交互，模拟店铺销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日益激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统可以有效地留住用户，防止用户流失，提高电子商务系统的销量。推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，并逐渐成为电子商务IT技术的重要研究内容，受到越来越多研究者的关注。电子商务推荐系统在理论和实践上都有了很大的发展。然而，随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临着一系列的挑战。本文针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，对电子商务推荐系统中的推荐算法设计、推荐系统架构等关键技术进行了有益的探索和研究。本文的研究内容主要包括电子商务推荐系统的推荐质量研究、电子商务推荐系统的实时性研究、基于Web挖掘的推荐系统研究和电子商务推荐系统架构研究。

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二、电子商务个性化推荐系统和电子商务系统什么关系
电子商务中的推荐系统利用数据挖掘等技术分析访问者在电子商务网站上的访问行为，产生推荐结果，帮助访问者获取他们感兴趣的产品信息。电子商务系统的规划建设本来就包括数据库系统的建立，技术含量不是很高的电子商务推荐系统就是在原有的数据库系统中加入数据挖掘技术，对动态客户访问返回的数据进行分析，调出客户可能感兴趣的产品目录。看这里——我们知道它只是在原有系统上增加了一些技术模块。根据系统功能设计的要求和功能模块的划分，数据库的设计相对简单。除了电子商务网站中销售商品所必需的基本数据库表，如商品信息、用户信息、网站信息等。还应包括：初始化数据设置的参数表、只对评级商品起推荐作用的客户产品评级表、客户产品购买记录表、产品聚类表、客户聚类表、产品推荐表。你真的知道百度问专业问题吗？你一定是研究生。看我的链接，http://www.autocontrol.com.cn/magazine/pdf/08.08.03/29.pdf.网上有一个完整的信息分析。
三、电子商务推荐系统发展趋势是怎么样
电子商务模式的发展趋势和方向；
1.移动购物。
截至2014年底，手机用户规模已达5亿，而PC用户规模为5.9亿，手机普及率远高于PC 。也就是说，2017年，手机用户将超过PC用户，也就是说，未来电子商务的主战场不是PC，而是移动设备。移动用户有很多特点。第一，购买频率更高，更碎片化。购买高峰不在白天，在晚上，周末，节假日。虽然移动购物将彻底改变PC电子商务，但我们应该做好准备，迎接这场新的革命。做好移动购物，不能简单的把PC电商搬到移动上，而是要充分利用这个移动设备的特性，比如它的扫描特性、图像、语音识别特性、传感特性、地理特性、GPS特性，真正能够把移动带到千家万户。
2.平台化。
目前大的电商都开始有自己的平台。其实这个道理很清楚，因为这是一个最大化自己流量，最大化自己商品和服务收益的过程。因为有了平台，我们可以利用全社会的资源来弥补自己商品的丰富性，增加自己商品的丰富性，增加我们的服务和地域覆盖面。
3.电商将渗透到三四五线城市。
一方面来自于移动设备的不断渗透。很多三四五线城市都是靠手机和pad上网。而且这些城市首先是增加经济收入，当地购物不方便，商品的可获得性很差。另外，零售业落后于发达国家。
随着一二线城市网购普及率接近饱和，电商的城镇化布局将成为电商企业发展的重点。三四线城市、城镇等地区将成为电商“渠道下沉”的主战场。同时，电子商务可以在三四线城市、城镇、一二线城市欠发达地区发挥优势，缩小消费差异。阿里在发展菜鸟物流，不断辐射三四线城市；JD 。COM的IPO申请融资额约为15亿至19亿美元，但JD.COM在招股书中表示，将有10亿至12亿美元用于电子商务基础设施的建设。似乎两大巨头都在聚焦三四线城市。事实上，谁先抢占三四线城市，谁在未来的竞争中就有更大的优势。
4.物联网。
随着可穿戴设备和RFID的发展，未来的芯片可以植入皮肤、衣服和任何物体。对象状态的任何变化都会导致其他相关对象的状态变化。你可以想象一下，如果你在冰箱里放一瓶牛奶，进冰箱自动扫描，自动知道保质期，知道什么时候放进去，知道自己的用量，想喝完的时候就可以马上自动下单。这个订单会在收到订单后立即作为商家发货给你。仅仅是下单就可能触发电商，从供应商那里下单，那个订单触发生产，也就是说零售、物流、最终生产都可以结合起来。
5.社交购物。
社交购物可以帮助人们更准确地营销客户，并在社交网络上更个性化地服务客户。
6，O2O.
比如Vuormaa在上海建了一个社区服务点，有三个功能。第一个是收集货物并分发给顾客的区域。第二，那个地方是客户取货的点；第三个地方是营销的点，展示我们的产品，给小区的居民做团购，帮他们上网，帮他们
他们使用手机购物，起了三个作用。但很感叹的是什么呢?传统零售在往线上走，电子商务往线下走，最后一定是O2O的融合，为顾客提供多渠道、更大的便利。
7，云服务和电子商务解决方案。
大量的电子商务的企业发展了很多的能力，这些能力包括物流的能力、营销的能力、系统的能力、各种各样为商家为供应商为合作伙伴提供电子商务解决方案的能力，这些能力希望最大效率的发挥作用。比如说我们推出一个SBY，这里面有营销服务、数据服务、平台服务、物流服务。刚刚又推出了金融服务，还会有更多的服务。也就是说我们把自己研发出来的，为电子商务本身提供的能力，提供给全社会。
8，大数据的应用。,
电子商务的盈利模式逐渐进一步升级。低级的，盈利是靠商品的差价。下一个能力是为供应商商品做营销，而做到返点，营销所带来的盈利。下一个盈利方面是靠平台，有了流量、顾客，希望收取平台使用费和佣金提高自己的盈利能力。下一个能力是金融能力，也就是说为我们的供应商、商家提供各种各样的金融服务，得到的能力。下一个能力是数据，也就是我们有大量电子商务顾客行为数据，利用这个数据充分产生它的价值，这个能力也是为电子商务盈利的最高层次。而数据，我们知道也是一个逐渐升级的过程，原始的数据是零散的，价值非常小，而这些数据经过过滤、分析而成为了信息，而在信息的基础之上建立模型，来支持决策，成了我们的知识，而这些知识能够做预测，能够举一反三，能够悟出道理，成了我们的智慧。所以在整个升级，数据升级，和我们数据价值的升级，我们从中就充分的体现这个大数据的价值。
9，精准化营销和个性化服务。
精准化营销和个性化服务这个需求大家都是有的，希望这个网站是为我而设的，希望所有为我推荐的刚好是我要的，以后的营销不再是大众化营销，而是窄众营销。每个人都希望最大效率的应用这个营销的渠道和营销的工具化是窄众营销，每个人精准化的知道他的需求，为他提供个性化的营销和服务。
10，互联网金融。
互联网这个平台可以说上面有演员、有观众，有很多的戏，这个戏就是这里面的一些内容，也就是说含有保险、基金、小贷，有各种各样的服务，是戏的内容。演员就是那些银行、金融机构、保险公司等等。观众就是所有的大宗顾客，还有比如说我们的商家、供应商、合作伙伴。这个平台最好的为所有的大众服务，所有的这台戏上面的观众服务，也就是这个平台的作用。

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四、电子商务推荐系统现在有什么问题电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商务活动的满意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。电子商务推荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的浏览者转变为购买者，提高主动性；其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售能力；最后，可以提高、维持客户对网站的满意度和信任度。电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。电子商务推荐技术目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于内容推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用推荐，基于关联规则推荐,混合推荐等等。1.基于内容的推荐。它是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于商品信息, 包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品，只能发现和用户已有兴趣相似的商品。2.协同过滤推荐。协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。协同过滤推荐优点有:能为用户发现新的感兴趣的商品;不需要考虑商品的特征,任何形式的商品都可以推荐。缺点是:稀疏性问题,用户对商品的评价矩阵非常稀疏;可扩展性问题,随着系统用户和商品的增多,系统的性能会越来越低;冷启动问题,如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐。3.基于知识的推荐。在某种程度上可以看成是一种推理技术，各个方法因所用的知识不同而有明显区别。基于知识的推荐提出了功能知识的概念。简单的说，功能知识是关于某个项目如何满足某个特定客户的知识，它能解释需要和推荐之间的关系。在基于知识的推荐看来，客户资料可以是任何能支持推理的知识结构，并非一定是用户的需要和偏好。4.基于效用的推荐。它是根据对客户使用项目的效用进行计算的，核心问题是如何为每个客户创建效用函数，并考虑非产品属性，如提供商的可靠性和产品的可用性等。它的优点是能在效用函数中考虑非产品因素。效用函数通过交互让用户指定影响因素及其权重对于大多数用户而言是极其繁琐的事情，因而限制了该技术的应用。5.基于关联规则的推荐系统往往利用实际交易数据作为数据源，它符合数据源的通用性要求。以关联规则为基础，把已购商品作为规则头,推荐对象作为规则体,其中关联规则的发现最关键且最耗时,但可以离线进行。其特点是实现起来比较简洁,推荐效果良好,并能动态地把客户兴趣变化反映到推荐结果中。6.混合推荐技术。混合推荐系统整合两种或更多推荐技术以取得更好的实际效果。最常见的做法是将协同过滤推荐技术与其它某一种推荐技术相结合。例如,结合基于协同过滤和基于内容推荐这两种推荐技术,尽量利用它们的优点而避免其缺点,提高推荐系统的性能和推荐质量。比如,为了克服协同过滤的稀疏性问题,可以利用用户浏览过的商品预期用户对其他商品的评价,这样可以增加商品评价的密度,利用这些评价再进行协同过滤,从而提高协同过滤的性能。电子商务推荐系统，一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现，另一方面在帮助客户快速定位感兴趣的商品的同时也为企业实现了增值。电子商务推荐系统作为有利的分析工具和促销手段，已成为电子商务网站的竞争工具，必将获得广泛的应用和发展。本文对电子商务推荐系统进行了介绍，并对推荐技术进行了概述。目前国内的电子商务网站在这方面的实践处在快速发展的阶段，因此还需要继续研究出更智能、更优化的电子商务推荐技术。
五、国内电子商务网站所运用的推荐技术有什么？什么基于内容的、知识的、协调过滤，具体点，最好有截图，谢谢凡客的推荐系统做的比较好，因为主要经营服装产品，所以主要采用协同过滤推荐算法，例如“浏览该产品的用户都购买了什么”“购买过该商品的用户还购买了什么”；京东商城有猜你喜欢，应该是基于浏览记录和消费记录的商品内容采用基于内容过滤的推荐算法实现的，但是协同过滤还是主要的；亚马逊、当当这类主要经营书籍的购物平台在个性化推荐中，根据用户的搜索内容、浏览记录、消费记录采用基于内容过滤的推荐算法，还有就是基于关联规则的推荐，推荐相关书籍给用户；视频网站土豆网的个性化推荐做得比优酷人性化。不用登陆即可记录用户的浏览记录，根据历史浏览内容向用户推荐相关视频，一般同导演相关或者同演员相关。优酷和土豆的共同点是还是把协同过滤当做重点，“浏览过该影片的用户还喜欢看” 。在推荐系统当中，个性化推荐和共性推荐都很重要。每个电商网站一定有共性推荐的部分，例如最近商品、热门商品，还有一些基于共性消费模式的关联推荐。希望都你有所帮助。