网购推荐系统电商推荐系统什么意思，电商大数据项目 _睿知

一、什么是电子商务推荐系统
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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【网购推荐系统电商推荐系统什么意思，电商大数据项目】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、求对电子商务推荐系统的研究与分析的论文和开题报告可以去淘宝的《翰林书店》店铺，店主应该能帮你下载到这论文
五、谁有电商推荐系统的数据集吗，我写一个有关推荐系统的大实验需要用电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。
大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。
一、大数据处理模式
在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算Map Rece处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。
(一)数据库集群模式
集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。
但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将 PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。
(二)Map Rece框架
云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、百度等等。Map Rece框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型Map Rece、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。
Map Rece的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。Map Rece在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简操作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对Map Rece计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。
二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新
IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。
(一)数据仓库的发展
从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。
根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过 1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。
(二)云计算构架
云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(on Demand self-service)、可度量服务(measured service)、池化资源(resource pooling)、泛化网络访问((broad network access)以及快速弹性(rapid elasticity) 。
三、大数据处理对电子商务的影响
云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。
(一)信息检索能力
电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为 IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。
(二)弹性处理能力
电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。
云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。
(三)信息处理安全性能
网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。
大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。
四、大数据处理的发展趋势
信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。
(一)大数据处理服务和产品的多样化
目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。
(二)新型的电子商务运营模式
云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。
(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分
企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。

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