电子商务中个性化信息服务研究

与传统信息服务相比,个性化信息服务能更好的满足用户的需求,是电子商务发展的方向。本文在介绍个性化信息服务的同时,并着重讨论了实现个性化信息服务的关键技术——个性化信息推荐系统,尝试地给出一个个性化信息服务推荐系统的体系结构。     

个性化信息推荐服务模式

作为一种重要的解决信息过载问题和提供个性化服务的方案,信息推荐服务已经成为各类信息系统的一项基本功能.从用户的角度分析了信息推荐服务的五种基本模式.     

电子商务领域个性化信息服务商业模式分析

从个性化信息服务的定义入手,研究了个性化信息服务在电子商务领域的典型商业模式购物搜索的三个发展阶段,分析了各阶段商业模式的特点和典型案例,探讨了电子商务领域个性化信息服务的发展前景。     

国内外电子商务个性化服务研究分析

20世纪90年代中期,卡内基·梅隆大学的Robert Armstrong等人提出了个性化导航系统Web Watcher,自此,电子商务个性化服务研究开始.经过十几年的发展,个性化服务理论与技术的研究已初具规模.通过对国内外的学位论文、研究论文、论著等调研, 分析了目前个性化电子商务的研究现状、研究内容, 并对电子商务个性化服务的研究热点进行了评述.     

基于文献计量的个性化信息服务研究现状分析

以《中国期刊全文数据库》为检索来源库,采用文献计量学的方法,从时间分布、空间分布、期刊分布和著者分布及研究主题等方面进行统计分析,揭示我国个性化信息服务研究的现状,并通过聚类分析和可视化显示,总结个性化信息服务的研究热点,并预测其未来发展趋势。     

个性化信息推荐服务中用户潜在兴趣挖掘研究

如何准确分析用户行为,向用户提供满意的网页信息,一直以来都是个性化信息推荐系统设计的目标。本文在分析现有个性化信息推荐模型的基础上,针对以往研究在推荐兴趣时仅根据语义相关度进行协助性信息推荐,而忽略用户行为规律所包含的潜在兴趣信息的不足,尝试提出一个结合Web语义挖掘和FP-tree规则发现技术的个性化信息推荐模型。该模型利用本体对语义的明确化描述,在挖掘用户行为信息时获取用户兴趣偏好的语义信息,并利用FP-tree技术根据以获取的语义信息推理出用户兴趣行为模式,从而在信息推荐时不仅能准确理解用户兴趣偏好,也能根据用户潜在兴趣规律,推荐给用户更全面的网页信息。     

数字图书馆个性化信息推荐系统研究

In order to provide individual information service in digital library, it's necessary to develop a personal-ized recommender system. Based on information retrieval, information filtering and coUaborative filtering technologies, this article gives some examples of the recommender system and analyzes their key technologies.     

个性化信息推荐系统比较研究

介绍了目前国内外5个比较有影响力的个性化信息推荐系统,对其推荐策略及其优缺点进行比较分析,并从电子商务界与图书馆界、国外图书馆与国内图书馆的角度,分别对个性化推荐服务的状况进行比较分析,最后对目前国内图书馆个性信息推荐服务状态进行评价。     

图书馆个性化信息服务创新与发展

图书馆个性化信息服务是图书馆未来发展的一种趋势。基于对图书馆个性化信息服务创新的必要性和可行性的分析，对服务原则和服务创新与发展对策进行了探讨与研究。     

电子商务中的个性化推荐方法评述

随着电子商务的不断发展,如何更好地了解用户需求以提供更令人满意的个性化服务变成了一个十分关键的问题,也就是电子商务推荐系统产生的动因.文章首先介绍了电子商务个性化推荐系统的概念和作用.然后对当前最主要推荐策略的原理、应用进行了描述,随后对这些推荐策略的优劣势进行了深入的分析、评价.接着评述了推荐算法评价的相关难题和研究,再就是对电子商务推荐系统的相关因子研究进行了介绍.在最后部分.文章对将来个性化推荐的研究方向进行了探讨,希望通过这样的探索能进一步推动个性化推荐的相关研究.     

商业网站个性化推荐现状及对策分析

阐述目前我国商业网站个性化推荐的方式和表现形式,并对个性化推荐存在的问题进行分析,进而提出相应措施。     

数字图书馆个性化信息服务问题及对策研究

数字图书馆个性化信息服务是一种以用户为中心,以满足用户个性化信息需求为目的的图书馆服务。然而,当前数字图书馆个性化信息服务存在基础设施不足、隐私无保障、服务方式不完善等问题。文章针对问题提出改进应对策略,以期提高数字图书馆个性化信息服务质量。     

高校图书馆个性化信息服务的对策研究

在调查研究高校图书馆读者个性化信息服务和资源整合研究现状的基础上,从个性化信息服务、读者个性化信息需求、内外部资源的整合、读者的隐私保护等四个方面阐述了图书馆的个性化信息服务,提出了相应的发展规划.     

电子商务中信息服务优劣势分析及其对策

本文在比较传统商业模式与电子商务的基础上，分析了电子商务不同模式中消费者的消费心理和消费行为，肯定了电子商务在沟通信息交流，降低信息搜寻成本，消除信息壁垒，促使市场走向完全竞争状态中的积极作用，同时还指出了我国实际操作中电子商务在传递商品时信息不完全，不充分的现象，并分析了内在原因及解决方法。     

图书馆个性化信息服务分析

个性化信息服务是图书馆未来发展的一种趋势。本文从分析个性化服务的涵义、特征及图书馆开展个性化服务的必然性入手,阐述了图书馆个性化信息服务存在的问题,并就此提出了图书馆实现个性化信息服务的途径和策略。     

基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法分析

个性化推荐系统是电子商务运作过程中的重要组成部分,计算机网络信息化的不断发展和当今数据的爆炸式增长,使得人们很难在海量信息中找寻出适合自身需求的数据和信息,信息过载状况时有发生。阐述了我国电子商务个性化推荐系统的作用,分析了当前主流电子商务推荐技术,对基于协同过滤的电子商务个性推荐算法进行了研究。     

数字图书馆个性化信息服务分析

在网络信息时代,个性化的信息服务是图书馆信息服务发展的方向。数字图书馆个性化信息服务作为当前图书馆界的一个重点,也存在着各种各样的观点,本文就当前数字图书馆个性化服务信息进行了分析。     

基于专家系统的电子商务个性化推荐技术

电子商务个性化推荐技术利用电子商务网站向不同客户提供具有针对性的购买建议。根据网络消费者的购买流程,设计专家系统的咨询子系统、数据库子系统和结果子系统,设计推荐规则和推荐形式,采用启发式搜索提高推荐速率,提高商品成交量。     

国内电子商务个性化推荐研究进展：架构与实践

本文介绍了电子商务个性化推荐内涵、核心内容和研究框架,并从推荐模型与机理、典型应用与技术实践两方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展。     

Internet个性化信息服务研究

Internet信息量以指数规律迅猛地增长和扩展,由于信息不断地更新和增加,人们很难在短时间内找到自己的目标。解决这些问题关键在于将Internet从被动接受浏览者的请求转化为主动感知浏览者的信息需求,实现Internet系统对浏览者的主动信息服务。新一代的信息服务将是个性化主动信息服务,本文参考了前人所做的工作,讨论了设计个性化服务系统的几个关键问题：1）用户浏览行为信息的采集;2）个性化用户模型的构建;3）个性化用户模型的更新;4）个性化用户模型的应用-如何过滤与用户无关的信息。在此基础上,讨论了将Web Usage Mining和用户兴趣主题结合起来,构建个性化Web用户模型的方法,并运用了二级采集用户兴趣的方法。