基于混合模式的网络超市商品推荐方法

在分析现有网络商品推荐算法的优缺点及主要问题的基础上,提出一种基于混合模式的网络超市商品推荐方法。其主要思想是：通过商品本体概念和属性构建商品子模型,采用基于内容的推荐算法填充用户——商品评分矩阵;依据用户背景信息、评分数据和查询关键字构建用户子模型,采用K均值算法进行用户聚类;利用基于用户的协同过滤产生推荐。实验表明,混合算法提供的推荐结果更加准确高效。     

电子商务产品销售能力评价体系研究

对于电子商务供应商而言,充分地评估和了解自身产品销售的竞争能力,是提升其竞争力水平的前提。本文在网络消费影响因素的基础上,结合电子商务条件下产品销售的特性,提出了电子商务产品销售能力评价指标体系。利用遗传算法(GA)对BP神经网络进行改进,建立了基于GA-BP神经网络的评价模型。其目的是帮助电子商务供应商准确地了解产品属性及其竞争形势,通过有针对性地更改销售策略,调整服务来提升产品的竞争力。