電子商務小論文-數(shù)據(jù)挖掘與個性化推薦研究(編輯修改稿)
2025-07-13 00:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 商業(yè)事務活動。通過使用互聯(lián)網(wǎng)等電子工具，使公司內(nèi)部、供應商、客戶和合作伙伴之間，利用電子業(yè)務共享信息，實現(xiàn)企業(yè)間業(yè)務流程的電子化，配合企業(yè)內(nèi)部的電子化生產(chǎn)管理系統(tǒng)，提高企業(yè)的生產(chǎn)、庫存、流通和資金等各個環(huán)節(jié)的效率。狹義上講，電子商務 （ Electronic Commerce，簡稱 EC）是指：通過使用互聯(lián)網(wǎng)等電子工具（這些工具包括電報、電話、廣播、電視、傳真、計算機、計算機網(wǎng)絡、移動通信等）在全球范圍內(nèi)進行的商務貿(mào)易活動。是以計算機網(wǎng)絡為基礎(chǔ)所進行的各種商務活動，包括商品和 服務的提供者、廣告商、消費者、中介商等有關(guān)各方行為的總和。人們一般理解的電子商務是指狹義上的電子商務 [1]。 電子商務平臺的功能和效益已經(jīng)無需贅述，我們現(xiàn)在的工作室如何將電商的優(yōu)勢發(fā)揮到最大化。傳統(tǒng)的廣告中，我們無限制無目的的大范圍傳播信息，但是到了電商時代，這種方式勢必得不到認可，所以， 個性化推薦也就是 “個性化廣告”隨之誕生。 本文主要內(nèi)容 本文分為四個部分： 第一部分緒論，介紹了研究的相關(guān)背景； 第二部分，解釋了數(shù)據(jù)挖掘和個性化推薦的相關(guān)概念； 第三部分，就 具體的個性化推薦案例展開討論。 2 第二章 數(shù) 據(jù)挖掘與個性化推薦概述 數(shù)據(jù)挖掘的概念 想要個性化推薦，首先需要大量的數(shù)據(jù)，那么，將數(shù)據(jù)挖掘出來并處理是第一步。但是，當數(shù)據(jù)量達到 TB 級別的時候，只是簡單的計算平均數(shù)之類已經(jīng)無法得到確切的數(shù)據(jù)特征了，這個時候，我們需要運用更多的數(shù)學和計算機知識來“挖掘”數(shù)據(jù)。 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) ,可以從數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)數(shù)據(jù)集中提取所感興趣的知識、規(guī)律或更高層次的信息 ,并可以從不同的角度來分析它 ,從而可以更有效的利用數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的大量數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以描述過去數(shù)據(jù)的發(fā)展 ,還能夠進一步預測 未來 的趨 勢。 總之，數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關(guān)，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標 [2] 。 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù) 人工智能和機器學習 如果你去查閱有關(guān)個性化推薦的資料，那么你肯定會查到很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的資料，如果你繼續(xù)查詢數(shù)據(jù)挖掘，那么將會有一大堆專業(yè)詞匯出現(xiàn)：機器學習、統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能、模式識別。 數(shù)據(jù)挖掘是一種概念，從數(shù)據(jù)中挖掘到有意義 的信息。很多人認為數(shù)據(jù)挖掘是新學科，是基于大數(shù)據(jù)，其實不然，如果給你一個數(shù)據(jù)說李嘉誠有 100 多億美元，再給你一個數(shù)據(jù)是全國平均人均可支配收入水平是 一萬多 元人民幣，你能挖掘出一個信息叫，李嘉誠很有錢，這也是數(shù)據(jù)挖掘。只不過很 簡單 而已。 模式識別是目的，識別出一種模式，比如兩個眼睛一個鼻子的是人臉的模式。如果不通過電腦，手工的通過計算來識別模式，也屬于模式識別 。模式識別是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進行“模式識別”。隨著 20 世紀 40 年代計算機的出現(xiàn)以及 50 年代人工智能的興起，人們當然也希望能用計 算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動。計算機 的 模式識別在 20 世紀 60 年代初迅速發(fā)展并成為一門新學科。 機器學習是一門涉及自學習算法發(fā)展的科學。 機器學習是一種方法，通常用 3 來進行模式識別，用機器去學習不直觀的數(shù)據(jù)得到模式，這其中會需要用到各種各樣的知識，比如統(tǒng)計分析的知識。 定義為：機器學習是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能 [3]。 而 人工智能，這個概念就大了，這個概念是想要人工制造出和人類一樣的智能，所以很多人就想出了機器人這么一個科幻產(chǎn)物，有人類的智能，并且依托于機器的強大運算能力。事實上，人工智能也不一定要和電腦掛鉤的，只不過現(xiàn)在只有電腦有這么強大的計算能力，如果有一天生物科技能夠突破，說不定也能實現(xiàn)。 人工智能的核心是機器學習。 理清楚這些概念之后，我們在下一節(jié)介紹個性化推薦。 個性化推薦 個性化推薦技術(shù)是最具人文關(guān)懷的技術(shù)之一，它尊重個體，
畢業(yè)設(shè)計相關(guān)推薦
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