自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

1、2015屆畢業(yè)生畢業(yè)論文題 目： 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 院系名稱： 管 理 學(xué) 院 專業(yè)班級(jí)： 電子商務(wù)1103班學(xué)生姓名： 節(jié) 曉 寬 學(xué) 號(hào)： 201117050310 指導(dǎo)教師： 李 永 海 教師職稱： 講 師 2015年6月3日摘 要森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)是由森馬電子商務(wù)有限公司自主運(yùn)營的網(wǎng)絡(luò)零售渠道,在線上銷售森馬品牌服飾商品,并提供森馬官方旗艦店旗艦店、巴拉巴拉官方旗艦店、GLM品牌官方旗艦店、哥來買官方旗艦店等品牌旗艦店的最新特價(jià)打折團(tuán)購信息。網(wǎng)站自上線以來，網(wǎng)站點(diǎn)擊量和訂單成交量不斷攀升，森馬自營零售平臺(tái)也成為森馬電子商務(wù)有限公司在線上銷售商品的一個(gè)重要渠道。隨

2、著森馬電子商務(wù)的建立和不斷發(fā)展，各種森馬品牌的服飾商品不斷在線上呈現(xiàn)，客戶在購買服飾時(shí)的可選擇性也逐漸提高，但是這樣造成了部分用戶的選擇困惑需要花費(fèi)更多的時(shí)間才能選擇到時(shí)候客戶的商品。調(diào)查反映，那些購買商品目的不太明確的客戶瀏覽森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)會(huì)顯得十分迷茫。為了解決這些問題就需要在森馬自營零售平臺(tái)上搭建開發(fā)一套個(gè)性化推薦系統(tǒng)，以幫助森馬自營零售平臺(tái)為其顧客購物提供完全個(gè)性化的決策支持和信息服務(wù)。本文在全面研究個(gè)性化推薦系統(tǒng)的相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)一套針對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)方案，并將其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)于森馬自營零售電子商務(wù)系統(tǒng)中，從而滿足客戶在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)選購

3、商品時(shí)快速便捷地找到喜愛商品的目的。文章采用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)設(shè)計(jì)一套個(gè)性化電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，在對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行需求分析和可行性分析的基礎(chǔ)上，著重從總體架構(gòu)和邏輯架構(gòu)兩個(gè)方面進(jìn)行了個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，并從用戶行為提取和分析模塊、相關(guān)推薦模塊、過濾和排名模塊以及推薦解釋模塊四個(gè)方面來進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)；個(gè)性化；推薦系統(tǒng)；設(shè)計(jì)；實(shí)現(xiàn)39Semir self Network Platform personalized recommendation system Design and ImplementationAbstract Semir

4、 self-network e-commerce platform by Semir Limited network of independent retail operations, sales Semir brand apparel merchandise online, and provides Semir official flagship store flagship store, barabara official flagship store, GLM official flagship store brand, brother to buy last minute discou

5、nt buy information official flagship store flagship store brands. Since the on-line site, site traffic and rising volume of orders, Semir self-operated retail platform also become an important channel for the e-commerce Limited Semir online sale of goods.With the continuous expansion of e-commerce S

6、emir scale, rapid growth in the number and variety of goods, the customer takes a lot of time to find their own to buy the merchandise. This process of information and products will undoubtedly visit a large number of unrelated drowning in information overload problem of consumers continue to drain.

7、 Survey reflects the purpose of those purchases is not clear customer will become very confused when browsing Semir import network platform. To solve these problems we need to build a system to develop a personalized recommendation on Semir self-operated retail platform to help its customers Semir i

8、mport and retail shopping platform provides fully personalized decision support and information services.Based on a comprehensive study of personalized recommendation system theory, combined with the recommended system-related technology, design a personalized recommendation system solutions for sel

9、f Semir network platform, and its application Semir self-realization in retail e-commerce system In order to meet customer Semir import network platform quickly and easily find the purpose of the purchase of goods like commodities.Articles using collaborative filtering, content filtering and data mi

10、ning techniques for self Semir network platform design a set of personalized recommendation system, based on self-Semir network platform needs analysis and feasibility analysis, focusing on the overall architecture and Two aspects of the logical architecture design personalized recommendation system

11、, and extract and analyze four modules, relevant recommendation module, filtering and ranking module and recommended interpretation module functions from user behavior to achieve.Keywords: semirself-networke-commerce platform; network marketing; personalized; recommended system; design; implementati

12、on目 錄摘要IAbstractII第1章 緒論11.1 研究背景11.1.1 客戶面對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的眾多商品顯得迷茫11.1.2 推薦系統(tǒng)的研究引起廣泛關(guān)注11.1.3 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的必要性11.2 問題的提出21.2.1 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及可行性分析21.2.2 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)21.2.3 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試31.3 研究目標(biāo)與研究意義31.3.1 研究目標(biāo)31.3.2 研究意義31.4 研究內(nèi)容與研究方案41.4.1 研究內(nèi)容41.4.2 研究方案41.5 本文章節(jié)安排5第2章 相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述、評(píng)述及相關(guān)技術(shù)介

13、紹62.1 相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述62.1.1 關(guān)于推薦系統(tǒng)的研究62.1.2 關(guān)于零售平臺(tái)推薦系統(tǒng)的研究62.1.3 關(guān)于推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究62.2 相關(guān)文獻(xiàn)研究評(píng)述72.2.1 已有成果的主要貢獻(xiàn)72.2.2 已有成果的不足之處72.2.3 對(duì)本文研究的啟示82.3 相關(guān)技術(shù)介紹82.3.1 協(xié)同過濾82.3.2 內(nèi)容過濾92.3.3 數(shù)據(jù)挖掘92.4 本章小結(jié)10第3章 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及可行性分析113.1 需求分析113.1.1 業(yè)務(wù)需求分析113.1.2 用戶需求分析113.1.3 功能需求分析113.2 可行性分析133.2.1 經(jīng)濟(jì)可行性133.2.2 技術(shù)

14、可行性133.2.3 操作可行性13第4章 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)144.1 推薦系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)144.1.1 系統(tǒng)平臺(tái)介紹144.1.2 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)154.1.3 系統(tǒng)功能模塊劃分154.1.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)164.2 推薦系統(tǒng)功能模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)184.2.1 用戶行為提取和分析模塊的設(shè)計(jì)184.2.2 相關(guān)推薦模塊的設(shè)計(jì)184.2.3 過濾和排名模塊的設(shè)計(jì)204.2.4 推薦解釋模塊的設(shè)計(jì)20第5章 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試225.1 推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)225.1.1 用戶行為提取和分析模塊的實(shí)現(xiàn)225.1.2 相關(guān)推薦模塊的實(shí)現(xiàn)265.1.3 過濾和排名模塊的

15、實(shí)現(xiàn)275.1.4 推薦解釋模塊的實(shí)現(xiàn)285.2 推薦系統(tǒng)的測(cè)試295.2.1 系統(tǒng)運(yùn)行測(cè)試295.2.2 系統(tǒng)性能測(cè)試29第6章 結(jié)論與展望316.1 本文的主要研究成果及結(jié)論316.2 本文的主要貢獻(xiàn)316.3 本文研究的局限316.4 今后研究工作展望32參考文獻(xiàn)33致謝35第1章 緒論1.1 研究背景1.1.1 客戶面對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的眾多商品顯得迷茫森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)是由森馬電子商務(wù)有限公司自主運(yùn)營的網(wǎng)絡(luò)零售渠道,在線上銷售森馬品牌服飾商品,并提供森馬官方旗艦店旗艦店、巴拉巴拉官方旗艦店、GLM品牌官方旗艦店、哥來買官方旗艦店等品牌旗艦店的最新特價(jià)打折團(tuán)購信息。網(wǎng)站自上線以來，網(wǎng)站點(diǎn)

16、擊量和訂單成交量不斷攀升，森馬自營零售平臺(tái)也成為森馬電子商務(wù)有限公司在線上銷售商品的一個(gè)重要渠道。隨著森馬電子商務(wù)的建立和不斷發(fā)展，各種森馬品牌的服飾商品不斷在線上呈現(xiàn)，客戶在購買服飾時(shí)的可選擇性也逐漸提高，但是這樣造成了部分用戶的選擇困惑需要花費(fèi)更多的時(shí)間才能選擇到時(shí)候客戶的商品。調(diào)查反映，那些購買商品目的不太明確的客戶瀏覽森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)時(shí)會(huì)顯得十分迷茫。為了解決這些問題就需要在森馬自營零售平臺(tái)上搭建開發(fā)一套個(gè)性化推薦系統(tǒng)，以幫助森馬自營零售平臺(tái)為其顧客購物提供完全個(gè)性化的決策支持和信息服務(wù)。1.1.2 推薦系統(tǒng)的研究引起廣泛關(guān)注1995年3月，Robert Armstrong等人在美國人

17、工智能協(xié)會(huì)上首次提出了個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)；此后來自斯坦福大學(xué)的Marko Balabanovic等人在同在美國人工智能協(xié)會(huì)上推出了個(gè)性化推薦系統(tǒng)LIRA。自此以來，世界各國對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的理論研究日益增多，并在各個(gè)發(fā)展時(shí)期也呈現(xiàn)出不同的研究重點(diǎn)。其中，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)一直是界內(nèi)學(xué)者研究的重點(diǎn)方向之一。隨著電子商務(wù)技術(shù)的不斷成熟完善，國內(nèi)外學(xué)者也加強(qiáng)了對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地研究。在應(yīng)用實(shí)踐上，亞馬遜、當(dāng)當(dāng)、京東、淘寶天貓等電子商務(wù)網(wǎng)站也推出了個(gè)性化推薦系統(tǒng)，方便客戶在海量的信息中快速找到想要的商品。1.1.3 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的必要性目前，森馬服飾旗下產(chǎn)品包括森馬男裝女裝、巴

18、拉巴拉童裝、GLM男裝、哥來買男裝等八大品牌產(chǎn)品1000多件，各個(gè)品牌產(chǎn)品又包括20多個(gè)類目，多種風(fēng)格。再這樣多數(shù)量、類目、風(fēng)格的產(chǎn)品中如何快速準(zhǔn)確地挑選出消費(fèi)者喜愛的產(chǎn)品，成為森馬自營零售平臺(tái)需要亟需解決的重要問題。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)一直是森馬自營零售平臺(tái)發(fā)展完善的一個(gè)重要方向。個(gè)性化推薦系統(tǒng)就是根據(jù)用戶的歷史行為和用戶信息，判斷用戶的興趣愛好，為用戶推薦感興趣的商品和信息。這就大大提高了電子商務(wù)活動(dòng)的簡便性和有效性，同時(shí)也提高了企業(yè)的服務(wù)水平?？傮w說來，一個(gè)成功的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：（1）提高電子商務(wù)平臺(tái)商品轉(zhuǎn)化率：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)為那些沒有購買

19、欲望或者購買欲望不太強(qiáng)烈的用戶提供感興趣的商品推薦，在客戶瀏覽過程中吸引用戶眼球促成商品購買。（2）提高電子商務(wù)網(wǎng)站的商品銷售額：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在客戶瀏覽某種商品時(shí)為客戶提供其他個(gè)性化相關(guān)產(chǎn)品推薦，客戶可以針對(duì)推薦列表選擇適合自己購買的商品，從而提高電子商務(wù)網(wǎng)站的商品銷售額。（3）提高客戶的品牌忠實(shí)度：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)為客戶提供高質(zhì)量的個(gè)性化商品的同事，分析用戶的興趣愛好，和用戶建立長期穩(wěn)定協(xié)助關(guān)系，提高用戶在此電子商務(wù)網(wǎng)站購物時(shí)的品牌忠誠度。個(gè)性化推薦系統(tǒng)具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景。目前，國內(nèi)外大型電子商務(wù)網(wǎng)站大部分都采用了個(gè)性化推薦系統(tǒng)為客戶進(jìn)行感興趣的商品推薦，例如，國外有亞

20、馬遜，國內(nèi)有淘寶天貓、京東、當(dāng)當(dāng)都提供了個(gè)性化推薦服務(wù)。1.2 問題的提出1.2.1 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及可行性分析要對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)就必須先對(duì)系統(tǒng)需求想進(jìn)行詳細(xì)的分析和實(shí)現(xiàn)，尤其體現(xiàn)在業(yè)務(wù)需求、用戶需求和功能需求上。業(yè)務(wù)需求上，如何設(shè)計(jì)才能使現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)滿足森馬電商平臺(tái)業(yè)務(wù)發(fā)展的需要；用戶需求上，怎樣進(jìn)行個(gè)性化的推薦才能讓提高用戶粘性、訂單成交量和客單價(jià)；功能需求上，要在現(xiàn)有平臺(tái)基礎(chǔ)上添加更加智能的個(gè)性化推薦功能。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的可行性分析主要可以分為經(jīng)濟(jì)可行性、技術(shù)可行性和操作可行性三個(gè)方面。經(jīng)濟(jì)上要首先考慮森馬電商在個(gè)性化推薦系統(tǒng)上的

21、開支；技術(shù)上，要考慮現(xiàn)有的推薦技術(shù)能否在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上為用戶推薦個(gè)性化的商品；操作上，要綜合考慮系統(tǒng)運(yùn)營上的便利性和系統(tǒng)維護(hù)上的可行性。1.2.2 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)是森馬電子商務(wù)公司推出的針對(duì)線上自營的電子商務(wù)平臺(tái)，主要銷售線上森馬八大品牌的商品。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)不需要重新自主開發(fā)商城系統(tǒng)在進(jìn)行個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，而是要在現(xiàn)有森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的基礎(chǔ)上進(jìn)行個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的設(shè)計(jì)要從總體架構(gòu)設(shè)計(jì)和邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)兩個(gè)方面進(jìn)行分析介紹。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)又要細(xì)分為系統(tǒng)平臺(tái)介紹、系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)、功能模塊設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫

22、設(shè)計(jì)等四個(gè)方面的設(shè)計(jì)分析，這些都要在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中得以體現(xiàn)。如何進(jìn)行總體設(shè)計(jì)并且在詳細(xì)設(shè)計(jì)上保持系統(tǒng)的可行性和可實(shí)現(xiàn)性，這些都是進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要綜合考慮的問題。1.2.3 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)之后就要從相應(yīng)的模塊進(jìn)行逐步的實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的過程就是設(shè)計(jì)落實(shí)的過程也是簡要系統(tǒng)設(shè)計(jì)是否可行的過程。因此，在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中必須完全體現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的各個(gè)模塊，并且做出相應(yīng)的分析介紹，并且在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)之后進(jìn)行系統(tǒng)的初步測(cè)試。1.3 研究目標(biāo)與研究意義1.3.1 研究目標(biāo)本文在全面研究個(gè)性化推薦系統(tǒng)的相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)一套針對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的個(gè)性

23、化推薦系統(tǒng)方案，并將其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)于森馬自營零售電子商務(wù)系統(tǒng)中，從而滿足客戶在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)選購商品時(shí)快速便捷地找到喜愛商品的目的。1.3.2 研究意義設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要為了收集用戶特征資料并根據(jù)用戶特征和興趣偏好，為客戶提供個(gè)性化的商品推薦。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是一種提升電子商務(wù)零售網(wǎng)站整體營銷性能的個(gè)性化推薦工具。(1)通過建立以用戶為中心的個(gè)性化的營銷策略，幫助客戶提升用戶的忠誠度，在最合適的時(shí)機(jī)提供用戶最需要的信息，為用戶提供更加舒適的購物體驗(yàn)。(2)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)通過個(gè)性化推薦技術(shù)對(duì)網(wǎng)站整體流量結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)，增加商品的曝光數(shù)，提升用戶平均訪問步長和商品頁訪問量，從

24、而降低用戶跳出率，進(jìn)而影響商品轉(zhuǎn)化率、商品動(dòng)銷數(shù)以及銷售額，從根本上提升森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的整體營銷性能。(3)對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的研究還進(jìn)一步推動(dòng)了國內(nèi)推薦系統(tǒng)在理論與實(shí)踐方面的發(fā)展。1.4 研究內(nèi)容與研究方案1.4.1 研究內(nèi)容本文的研究框架如下圖1.1所示，森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)在本課題中的研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：（1）了解推薦系統(tǒng)發(fā)展背景，森馬自營零售平臺(tái)發(fā)展?fàn)顩r及電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)介紹。（2）對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及可行性分析進(jìn)行相關(guān)介紹。（3）重點(diǎn)從架構(gòu)設(shè)計(jì)和功能模塊兩方面對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

25、，并進(jìn)行最終進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。課題研究背景研究問題的提出相關(guān)文獻(xiàn)綜述森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)可行性分析相關(guān)技術(shù)介紹需求分析森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)總體設(shè)計(jì)詳細(xì)設(shè)計(jì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和測(cè)試結(jié)論與展望圖1.1 論文框架圖1.4.2 研究方法文在研究過程中主要采用了如下三種研究方法：（1）文獻(xiàn)研究法通過專業(yè)期刊的國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫、圖書館和網(wǎng)絡(luò)等多種渠道，獲取與本文相關(guān)的學(xué)術(shù)期論文、各類書籍以及絡(luò)資源，梳理和分析推薦系統(tǒng)內(nèi)外研究現(xiàn)狀、存在的問題以及值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)。（2）實(shí)驗(yàn)研究法實(shí)驗(yàn)研究法在系統(tǒng)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)測(cè)試的過程中多次使用。實(shí)驗(yàn)的目的在于驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)組相比傳統(tǒng)組的

26、推薦方法具有更好的推薦進(jìn)度和推薦質(zhì)量。在此的實(shí)驗(yàn)研究主要在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地同時(shí)采用實(shí)踐的方式檢驗(yàn)系統(tǒng)的操作可行性，并最終來進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試。（3）基于設(shè)計(jì)的研究方法基于系統(tǒng)設(shè)計(jì)的相關(guān)和方法，設(shè)計(jì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)，并基于語和數(shù)據(jù)庫加以實(shí)現(xiàn)。1.5 本文章節(jié)安排本共分六個(gè)個(gè)章節(jié)，各章節(jié)內(nèi)容安排如下：第一章為緒論。主要介紹了森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)所研究的背景和研究現(xiàn)狀，并介紹了本文研究的主要工作。第二章為相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述、評(píng)述及相關(guān)技術(shù)介紹。主要介紹了森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的相關(guān)內(nèi)容，并簡要介紹了推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)。第三章為森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及

27、可行性分析。對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的業(yè)務(wù)需求、用戶需求、功能需求三個(gè)方面的需求進(jìn)行介紹并從經(jīng)濟(jì)可行性、技術(shù)可行性、操作可行性三個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)可行性分析。第四章為森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。從總體架構(gòu)和功能模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)兩方面對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。第五章為森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與測(cè)試。完成對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，并對(duì)主要功能加以說明和測(cè)試。第六章為總結(jié)與展望?？偨Y(jié)本文所做的工作，并對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的未來研究加以展望。第2章 相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述、評(píng)述及相關(guān)技術(shù)介紹2.1 相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述2.1.1 關(guān)于推薦系統(tǒng)的研究國內(nèi)對(duì)推薦系統(tǒng)的研究較多深入介

28、紹了推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)在應(yīng)用上，本文主要目的在于森馬自營零售平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。關(guān)于推薦系統(tǒng)地研究可以看到：王國霞Error! Reference source not found.（2012）在個(gè)性化推薦系統(tǒng)綜述中闡述了個(gè)性化推薦系統(tǒng)的幾項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，主要包括用戶建模、推薦對(duì)象的建模和推薦算法，并進(jìn)行詳細(xì)分析介紹；楊杰Error! Reference source not found.（2009）在個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)用及研究中針對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)存在的用戶興趣漂移問題提出了基于網(wǎng)絡(luò)稠密度的用戶興，趣漂移檢測(cè)方法該方法能在快速檢測(cè)用戶興趣漂移的同時(shí)去除噪聲用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的影響，提高推薦系統(tǒng)的精確

29、度和穩(wěn)定性；許海玲，吳瀟Error! Reference source not found. （2009）在互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究中討論了推薦系統(tǒng)的具體定義并通過對(duì)比進(jìn)行分析各種主要的推薦算法。2.1.2 關(guān)于零售平臺(tái)推薦系統(tǒng)的研究國外的個(gè)性化推薦技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的運(yùn)用,無論是電子商務(wù)或者電影和視頻網(wǎng)站還是音樂網(wǎng)絡(luò)電臺(tái)和社交網(wǎng)絡(luò)，甚至在閱讀、廣告、郵件等領(lǐng)域個(gè)性化推薦都以其獨(dú)特的針對(duì)性發(fā)揮著越來越重要的作用。關(guān)于零售平臺(tái)推薦系統(tǒng)地研究：李曉麗Error! Reference source not found.（2013）的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)針對(duì)各個(gè)推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)并依

30、據(jù)商城的實(shí)際數(shù)據(jù)提出利用內(nèi)容和協(xié)同過濾這兩種算法組合加權(quán)來對(duì)用戶進(jìn)行針對(duì)性的推薦；張鳳婷Error! Reference source not found.（2012）在面向網(wǎng)購平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中通過對(duì)海量的用戶應(yīng)為以及商品信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，支持對(duì)客戶興趣的計(jì)算和用戶潛在偏好的預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了面向網(wǎng)購平臺(tái)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)；楊靜Error! Reference source not found.（2012）在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的構(gòu)建中針對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下戶需求的差別，構(gòu)建了個(gè)性化推薦系統(tǒng)，進(jìn)而闡述該系統(tǒng)的功能及工作流程，并具體分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)；王義Error! Reference

31、source not found.（2014）在基于用戶行為的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)地設(shè)計(jì)和研究中從理論和實(shí)踐兩個(gè)角度出發(fā)采用前融合組合推薦策略，將Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和基于用戶-商品類的協(xié)同過濾算法相結(jié)合研究和設(shè)計(jì)了一個(gè)基于用戶行為的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)；徐東來Error! Reference source not found.（2012）在一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站商品推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中本文分析和設(shè)計(jì)了電子商務(wù)網(wǎng)站推薦系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)踐場景，結(jié)合電子商務(wù)應(yīng)用場景介紹推薦系統(tǒng)的核心問題：用戶、商品以及用戶和商品的關(guān)聯(lián)方法，對(duì)現(xiàn)有的推薦算法進(jìn)行總結(jié)。2.1.3 關(guān)于推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究關(guān)于推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究一直

32、是國內(nèi)學(xué)者面對(duì)推薦系統(tǒng)地一個(gè)重要研究方向，從中我們可以看到：楊智奇Error! Reference source not found.（2009）在協(xié)同過濾技術(shù)在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地研究和應(yīng)用中重點(diǎn)分析研究了電子商務(wù)個(gè)性化推薦領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的相關(guān)推薦技術(shù)一協(xié)同過濾技術(shù)。然后對(duì)推薦系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例一網(wǎng)上商城系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)；項(xiàng)亮Error! Reference source not found.（2012）在動(dòng)態(tài)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究中基于大量公開的用戶行為數(shù)據(jù)集對(duì)推薦系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了深入的研究，分析了評(píng)分預(yù)測(cè)用戶興趣的模型；任磊Error! Reference source no

33、t found.（2012）在推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究中闡明了信息過載問題的產(chǎn)生原因和影響,全面分析了影響推薦系統(tǒng)發(fā)展的相關(guān)問題,特別針對(duì)稀疏性問題和概念漂移問題對(duì)協(xié)作推薦算法的影響,通過對(duì)協(xié)作推薦算法各執(zhí)行過程的完善和改進(jìn),提出了相應(yīng)的改進(jìn)算法,并實(shí)驗(yàn)證明了所提算法在提高協(xié)作推薦預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面的有效性。這些文獻(xiàn)都對(duì)推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)做出了詳細(xì)的介紹分析。2.2 相關(guān)文獻(xiàn)研究評(píng)述2.2.1 已有成果的主要貢獻(xiàn)推薦系統(tǒng)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域獲得了學(xué)者們廣泛關(guān)注，在實(shí)際的電子商務(wù)系統(tǒng)中也得到了廣泛實(shí)踐應(yīng)用。各種個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究都為推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)際運(yùn)用提供了理論借鑒，特別是關(guān)于推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究直

34、接推進(jìn)了個(gè)性化推薦系統(tǒng)在實(shí)際項(xiàng)目中的完善。關(guān)于推薦系統(tǒng)地研究，現(xiàn)階段主要文獻(xiàn)取得的成果有以下幾點(diǎn)：（1）在推薦相關(guān)技術(shù)運(yùn)用上，協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和社會(huì)化過濾這幾種技術(shù)已經(jīng)在國內(nèi)外學(xué)者的研究之下得到廣泛的應(yīng)用和推廣，直接有益于推薦系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。（2）在應(yīng)用實(shí)施上，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)研究結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的狀況，無論是社交網(wǎng)絡(luò)、新聞媒體，還是網(wǎng)上商城都等到了很好的實(shí)現(xiàn)。2.2.2 已有成果的不足之處電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在獲得廣泛關(guān)注和研究的同時(shí)，隨著電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模越來越大，推薦系統(tǒng)也面臨著一系列挑戰(zhàn)，主要包括：（1）實(shí)時(shí)性問題：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)大多很難保證推薦商品的實(shí)時(shí)性，這樣就

35、造成了推薦商品的個(gè)性化程度和推薦質(zhì)量的大大降低。因此，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究和實(shí)踐在提供實(shí)時(shí)推薦服務(wù)的同時(shí)，需要進(jìn)一步提高推薦商品的實(shí)時(shí)性。（2）精確性問題：電子商務(wù)平臺(tái)商品數(shù)量越多，網(wǎng)站注冊(cè)用戶量越大，個(gè)性化推薦系統(tǒng)地推薦商品的精確性就越低。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的精確性問題是推薦系統(tǒng)在研究和實(shí)踐中面臨的一個(gè)重要問題。（3）稀疏性問題：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要是指個(gè)客戶評(píng)價(jià)或購買的產(chǎn)品占產(chǎn)品總數(shù)中很小一部分，使算法準(zhǔn)確率降低，甚至無法作。（4）擴(kuò)展性問題是指隨著客戶和產(chǎn)品的增加，計(jì)算量也大大增加。在大數(shù)據(jù)量的情況下，算法的處理時(shí)間可能增加到無法忍受的程度，處理能力也變得十分低下。2.2.3

36、對(duì)本文研究的啟示本文綜述了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)目前研究中存在的問題，針對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的推薦算法以及推薦系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)等核心技術(shù)進(jìn)行了有益的探索和研究。在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，并且通過初步的測(cè)試證明了其可行性。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一方面要利用現(xiàn)有的比較成熟的推薦算法進(jìn)行結(jié)合和實(shí)施，并且要在推薦質(zhì)量上保證推薦商品的時(shí)效性和精確性。通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷地?cái)?shù)據(jù)分析，結(jié)合現(xiàn)有推薦算法不算提高推薦的個(gè)性化和精確化。2.3 相關(guān)技術(shù)介紹最近幾年關(guān)于電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究很熱門，很多研究者都提出了不同的推薦方法

37、。這些方法可以按照兩種方法分類，第一種按使用的數(shù)據(jù)來分類，可以分為協(xié)同過濾，內(nèi)容過濾和社會(huì)化過濾等等。另一種按照模型來分類，可以分為基于鄰域的模型，矩陣分解模型和圖模型。本文主要通過介紹協(xié)同過濾和協(xié)同過濾兩種主要的推薦方法并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地技術(shù)進(jìn)行分析。2.3.1 協(xié)同過濾協(xié)同過濾是在信息過濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。協(xié)同過濾是推薦系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)踐中最為成熟的一個(gè)推薦技術(shù)，它利用興趣相投、擁有共同經(jīng)驗(yàn)之群體的喜好來推薦使用者感興趣的商品，個(gè)人透過合作的機(jī)制給予資訊相當(dāng)程度的回應(yīng)（如評(píng)分）并記錄下來以達(dá)到過濾的目的進(jìn)而幫助別人篩選商品。與傳統(tǒng)文本過濾

38、相比，協(xié)同過濾有下列優(yōu)點(diǎn):(1)能夠過濾機(jī)器難以自動(dòng)內(nèi)容分析的資訊，如藝術(shù)品，音樂等。也就是基于用戶標(biāo)識(shí)等，可以自動(dòng)歸類；(2)共用其他人的經(jīng)驗(yàn)，避免了內(nèi)容分析的不完全或不精確，并且能夠基于一些復(fù)雜的，難以表述的概念（如資訊品質(zhì)、個(gè)人品味）進(jìn)行過濾，直接后天間接性繼承前輩經(jīng)驗(yàn)；(3)有推薦新商品的能力。可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)容上完全不相似的商品，使用者對(duì)推薦商品的內(nèi)容事先是預(yù)料不到的?？梢园l(fā)現(xiàn)使用者潛在的但自己尚未發(fā)現(xiàn)的興趣偏好。例如亞馬遜網(wǎng)站采用協(xié)同過濾技術(shù)為其用戶提供高質(zhì)量的推薦服務(wù)。（4）推薦個(gè)性化、自動(dòng)化程度高。能夠有效的利用其他相似使用者的回饋商品。加快個(gè)性化學(xué)習(xí)的速度。缺點(diǎn)是：(1)用新使用者

39、問題(New User Problem)：系統(tǒng)開始時(shí)推薦品質(zhì)較差；（2）新項(xiàng)目問題(New Item Problem) ：品質(zhì)取決于歷史資料集（即最初評(píng)價(jià)問題）。（3）稀疏性問題（Sparsity）：系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)過少，難以進(jìn)行精確的模式查找匹配推薦。（4）系統(tǒng)延伸性問題（Scalability）：新加User或者Item時(shí)，系統(tǒng)需要增加計(jì)算負(fù)荷量大。2.3.2 內(nèi)容過濾基于內(nèi)容的推薦（Content-based Recommendation）是是建立在項(xiàng)目的內(nèi)容信息上作出推薦的，而不需要依據(jù)用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)意見，更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基于內(nèi)

40、容的推薦系統(tǒng)中，項(xiàng)目或?qū)ο笫峭ㄟ^相關(guān)的特征的屬性來定義，系統(tǒng)基于用戶評(píng)價(jià)對(duì)象的特征，學(xué)習(xí)用戶的興趣，考察用戶資料與待預(yù)測(cè)項(xiàng)目的相匹配程度。用戶的資料模型取決于所用學(xué)習(xí)方法，常用的有決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于向量的表示方法等?；趦?nèi)容的用戶資料是需要有用戶的歷史數(shù)據(jù)，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發(fā)生變化Error! Reference source not found.?；趦?nèi)容的過濾主要分為三個(gè)步驟進(jìn)行推薦：（1）首先收集客戶信息；（2）針對(duì)客戶購買商品的最近鄰搜索，先計(jì)算已評(píng)價(jià)商品和待預(yù)測(cè)商品的相似度，并以相似度為權(quán)重加權(quán)各商品的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，得到待預(yù)測(cè)商品的預(yù)測(cè)值。（3）產(chǎn)生推薦結(jié)果，在用

41、戶使用評(píng)價(jià)一個(gè)商品感興趣后，會(huì)自動(dòng)搜尋改商品相似度最大的前N項(xiàng)條目。2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的商品信息，在這里主要是針對(duì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)客戶的信息和瀏覽記錄以及購買記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理。通常情況下來說：數(shù)據(jù)挖掘意味著在一些事實(shí)或者觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程Error! Reference source not found.。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)數(shù)據(jù)分析和處理的過程，主要分為以下五個(gè)步驟：建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理、選擇特定的數(shù)據(jù)挖掘算法、結(jié)果的解釋和評(píng)估以及知識(shí)驗(yàn)證及應(yīng)用等幾個(gè)過程。（1）建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析對(duì)象抽象出在數(shù)據(jù)分析

42、中所需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫。對(duì)于海量數(shù)據(jù)，選擇一個(gè)合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的數(shù)據(jù)倉庫是至關(guān)重要的。（2）數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有一些是不完整的（有些感興趣的屬性缺少屬性值），含噪聲的（包含錯(cuò)誤的屬性值），并且是不一致的（同樣的信息不同的表示方式），因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，將完整、正確、一致的數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)倉庫中。（3）選擇特定的數(shù)據(jù)挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則或序列模式發(fā)現(xiàn)等。確定挖掘任務(wù)后，進(jìn)行算法的選擇。根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的分析工具，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的方法處理信息

43、，得出有用的分析信息。（4）結(jié)果解釋和評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)出來的模式，可能存在冗余或無關(guān)的模式，需要將其剔除。也可能模式不滿足用戶要求，需要整個(gè)發(fā)現(xiàn)過程回退到前一個(gè)階段。另外，數(shù)據(jù)挖掘是面向最終用戶的，需要對(duì)發(fā)現(xiàn)的模式進(jìn)行可視化，或者將結(jié)果轉(zhuǎn)換為用戶易懂的表示方式。（5）知識(shí)驗(yàn)證及應(yīng)用將數(shù)據(jù)挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或作為新的知識(shí)存放在知識(shí)庫中，供其他應(yīng)用程序使用總之，數(shù)據(jù)挖掘可粗略地理解為三部曲：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、以及結(jié)果的解釋評(píng)估，這是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過程，貫穿整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行過程Error! Reference source not found.。2.4 本章小結(jié)本章介紹

44、了森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的文獻(xiàn)綜述、評(píng)述及其相關(guān)的技術(shù)。在文獻(xiàn)綜述中，分析了現(xiàn)階段推薦系統(tǒng)研究狀況和研究重點(diǎn)，介紹了已有成果的主要貢獻(xiàn)和不足之處以及對(duì)本文森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的啟示。在相關(guān)技術(shù)介紹中，主要介紹了協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾兩種推薦系統(tǒng)技術(shù)，并著重詳細(xì)分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。第3章 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)開發(fā)的需求分析及可行性分析3.1 需求分析森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求和用戶需求以及功能需求的基礎(chǔ)上，本章主要通過這三個(gè)方面進(jìn)行分析介紹。3.1.1 業(yè)務(wù)需求分析森馬電子商務(wù)自建立森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)以來，商品銷售量在平臺(tái)上得到持續(xù)不斷的

45、增加，但是會(huì)員的增加達(dá)到一定數(shù)量之后就需要在訂單客單價(jià)和成交率上加以提升。在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上開發(fā)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)則是一個(gè)很好的途徑來解決用戶選擇迷茫的問題。此外，公司戰(zhàn)略部署上也計(jì)劃開發(fā)和完成森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，而森馬自營網(wǎng)絡(luò)零售平臺(tái)推薦系統(tǒng)的開發(fā)更符合森馬業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。3.1.2 用戶需求分析自森馬電子商務(wù)自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建立以來，商品數(shù)量不斷增加，顧客需要花費(fèi)大量的時(shí)間才能找到自己想買的商品。這對(duì)于那些購買目的不太明確的用戶來說很容易導(dǎo)致選擇困惑。用戶在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上購買商品，就需要滿足用戶最初的購買欲望，希望在平臺(tái)上找到適合自己的商品。怎樣才能夠更快速、更高效的為用戶提供喜愛的商

46、品并得到用戶的認(rèn)可這是一個(gè)亟需解決的問題。為了解決這些問題，就需要在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上搭建個(gè)性化推薦系統(tǒng)。根據(jù)用戶的喜好和瀏覽記錄為其推薦適合的商品，以幫助森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為其顧客購物提供完全個(gè)性化的決策支持和信息服務(wù)。3.1.3 功能需求分析隨著森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)商品信息量的日益增加客戶需求的差別化在電子商務(wù)環(huán)境下如何構(gòu)建有效的系統(tǒng)在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間向恰當(dāng)?shù)目蛻敉扑]恰當(dāng)?shù)纳唐坊蚍?wù)信息顯得尤為重要。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地構(gòu)建就是要向來到森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)購買森馬服飾的客戶推薦其喜愛的商品。而在此過程中個(gè)性化推薦系統(tǒng)需要做到的就是根據(jù)用戶在平臺(tái)上留下的信息，自動(dòng)分析客戶喜好，并且主動(dòng)推薦個(gè)性化

47、的商品。因此，森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在功能需求上應(yīng)該滿足以下條件：（1）抓取用戶信息個(gè)性化推薦系統(tǒng)的主要任務(wù)是商品推薦，而進(jìn)行個(gè)性化推薦的前提和資料來源于客戶的信息，針對(duì)不同客戶做出不同的推薦選擇。例如，不同注冊(cè)用戶信息的判斷、瀏覽記錄的記憶、已購買訂單的排除等，這些原始信息的抓取都是進(jìn)行個(gè)性化推薦的前提條件。作為森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)需要主動(dòng)區(qū)別用戶種類，從用戶信息中主動(dòng)抓取并進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。（2）具備智能化的信息分析和處理森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)既要具備主動(dòng)性商品推薦又要具備協(xié)作性商品推薦。主動(dòng)性推薦是根據(jù)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)主動(dòng)抓取到的信息進(jìn)行主動(dòng)數(shù)據(jù)分析，跟蹤客戶需求的

48、信息并及時(shí)處理發(fā)布，能從客戶瀏覽檢索中分析客戶興趣，推理并預(yù)測(cè)客戶需求。協(xié)作性推薦是根據(jù)客戶之間的相同或者相似性進(jìn)行信息推薦，是信息相同的客戶之間共享信息查詢結(jié)果。圖3.1 主動(dòng)性推薦圖3.2 協(xié)作性推薦（3）精確推薦商品森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)要能夠在大量的、無規(guī)律、冗雜的商品信息中做出智能化的分析，能夠自動(dòng)過濾屏蔽無關(guān)無用的冗余信息，高效利用那些有價(jià)值、權(quán)重高的信息，做出精確、有效、真正具有針對(duì)性的商品推薦；能自動(dòng)地、智能地將大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂幸?guī)律性、系統(tǒng)化的知識(shí)，形成具有內(nèi)在關(guān)聯(lián)的信息鏈和知識(shí)鏈，并以易于理解的模式推薦給客戶。3.2 可行性分析森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)地設(shè)計(jì)

49、和實(shí)現(xiàn)還需要滿足公司經(jīng)濟(jì)財(cái)務(wù)可行性、技術(shù)實(shí)施可行性和運(yùn)營維護(hù)操作可行性，以下是關(guān)于這三個(gè)方面可行性的相關(guān)分析介紹：3.2.1 經(jīng)濟(jì)可行性系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)首先應(yīng)該考慮的就是經(jīng)濟(jì)實(shí)施方面的可行性，這是進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)的先決條件。從系統(tǒng)的規(guī)劃、開發(fā)、測(cè)試、操作都需要詳細(xì)的計(jì)算系統(tǒng)開支。由于個(gè)性化推薦系統(tǒng)的開發(fā)建設(shè)是在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而現(xiàn)階段森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)除了個(gè)性化推薦系統(tǒng)之外是一套較為完整的電子商務(wù)B2C在線平臺(tái)，本上來說就能節(jié)約一大部分經(jīng)濟(jì)開支。森馬自營平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)從規(guī)劃、開發(fā)、測(cè)試、操作整套流程實(shí)施是森馬集團(tuán)大力支持的項(xiàng)目。就長期來說，在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上建立一套完善的電子商務(wù)

50、推薦系統(tǒng)，對(duì)于提高商品銷量、客戶忠誠度和訂單客單價(jià)都起到了重要作用。3.2.2 技術(shù)可行性自1995年3月以來，卡耐基.梅隆大學(xué)的Robert Armstrong等人在美國人工智能協(xié)會(huì)上提出了個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)以來，個(gè)性化推薦系統(tǒng)一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的重要方向，尤其是在推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)上，基于關(guān)聯(lián)的推薦、基于內(nèi)容的推薦和系統(tǒng)過濾推薦在大型電子商務(wù)系統(tǒng)中都得到了成功的嘗試。就目前為止，推薦系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展的相當(dāng)成熟并且比較有名的研究機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)公司都提供了晚上的推薦系統(tǒng)方案，這對(duì)于森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的建立起到了很好的借鑒作用。森馬電子商務(wù)有限公司具備系統(tǒng)規(guī)劃和系統(tǒng)開發(fā)人員完全有能力建

51、立和完善一套完整的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。3.2.3 操作可行性對(duì)于電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)最好解決的應(yīng)該就是操作上的問題。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)本身就具備較為完善的后臺(tái)操作管理系統(tǒng)，可以方便運(yùn)營人員進(jìn)行日常運(yùn)營和相關(guān)操作。個(gè)性化推薦系統(tǒng)是根據(jù)用戶注冊(cè)信息和瀏覽信息主動(dòng)為用戶推薦產(chǎn)品，不需要額外工作人員進(jìn)行管理維護(hù)?？梢哉f，建立這樣一套個(gè)性化推薦系統(tǒng)，對(duì)于森馬自營平臺(tái)來說起到了一勞永逸的作用。第4章 森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)4.1 推薦系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)總體架構(gòu)的設(shè)計(jì)是針對(duì)推薦系統(tǒng)地整體架構(gòu)進(jìn)行介紹分析，主要可分為系統(tǒng)平臺(tái)介紹、系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)功能模塊劃分以及

52、系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)四個(gè)部分。4.1.1 系統(tǒng)平臺(tái)介紹在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)之前首先要介紹下系統(tǒng)的開發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用平臺(tái)以及系統(tǒng)物理架構(gòu)。（1）開發(fā)平臺(tái)介紹Apache服務(wù)器，使用PHP語言和Microsoft SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫，集成環(huán)境WampServer。（2）應(yīng)用平臺(tái)介紹Windows2007，Apache，Microsoft SQL Server 2005。（3）系統(tǒng)物理架構(gòu)介紹圖4.1 系統(tǒng)物理架構(gòu)在森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，采用了B/S模式，從而提高了系統(tǒng)的安全性和用戶信息的保密性；同時(shí)，在這種架構(gòu)下用戶通過瀏覽器和客戶端實(shí)現(xiàn)，簡單的事務(wù)邏輯在

53、客戶端實(shí)現(xiàn)，而主要的事務(wù)邏輯在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)，這樣大大節(jié)約了開發(fā)成本，減少了維護(hù)成本；同時(shí)，采用B/S模式便于用戶操作Error! Reference source not found.。4.1.2 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)主要針對(duì)三類用戶，非注冊(cè)用戶、新注冊(cè)用戶和老用戶，針對(duì)不同的用戶采用不同的策略實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的個(gè)性化商品推薦。非注冊(cè)用戶瀏覽森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)后，個(gè)性化電子商務(wù)系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶來源推薦或推薦熱門商品，也會(huì)推薦包含用戶搜索關(guān)鍵詞的商品；對(duì)于新注冊(cè)的用戶則可以從用戶的注冊(cè)信息來獲取用戶的標(biāo)簽，根據(jù)用戶注冊(cè)時(shí)給自己打的標(biāo)簽向用戶推薦與此標(biāo)簽分類相關(guān)的產(chǎn)品；對(duì)于老用戶則可

54、以利用其以往的瀏覽、收藏、購買、評(píng)價(jià)等信息來給用戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。其邏輯架構(gòu)如下圖4.2所示。這三種推薦模式都可以在推薦列表中讓用戶對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行反饋，從而進(jìn)一步優(yōu)化推薦結(jié)果，將更合適的森馬品牌商品推薦給用戶Error! Reference source not found.。熱銷榜推薦游客全站搜索推薦注冊(cè)標(biāo)簽新注冊(cè)用戶內(nèi)容過濾協(xié)同過濾老用戶組合推薦圖4.2 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)4.1.3 系統(tǒng)功能模塊劃分森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)按業(yè)務(wù)需求以及功能需求的要求將該系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備模、個(gè)性化推薦算法模塊模塊、算法結(jié)果保存模塊、場景配置功能模塊、推薦任務(wù)模塊Error! Reference so

55、urce not found.。如圖4.3所示，為此s推薦系統(tǒng)系統(tǒng)功能模塊劃分。場景配置模塊是根據(jù)用戶登錄注冊(cè)或者瀏覽的環(huán)境配置當(dāng)前場景從而向當(dāng)前用戶推薦適合場景的個(gè)性化商品。數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備模塊又細(xì)分為數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備三個(gè)模塊，為下一步的數(shù)據(jù)分析做準(zhǔn)備。個(gè)性化推薦模塊既根據(jù)協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾兩種推薦關(guān)聯(lián)技術(shù)進(jìn)行算法分析，細(xì)分為聚類分析挖掘算法模塊、無序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊和時(shí)序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模塊Error! Reference source not found.。森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦請(qǐng)求任務(wù)模塊推薦引擎模塊算法結(jié)果保留模塊數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備模塊場景配置任務(wù)模塊協(xié)同過濾算法模塊內(nèi)容過

56、濾算法模塊數(shù)據(jù)分析模塊數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊數(shù)據(jù)選擇模塊圖4.3 系統(tǒng)功能模塊圖4.1.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)（1） 推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需求分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫需求體現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)站信息的提供、管理、更新和查詢操作中，要求數(shù)據(jù)庫能實(shí)時(shí)響應(yīng)各種信息的輸入和輸出需求。根據(jù)對(duì)森馬自營網(wǎng)路平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)功能的分析，針對(duì)系統(tǒng)的需求，遵循數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)基本原則，總結(jié)出森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)個(gè)性化推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫需求信息如下所述。 每個(gè)注冊(cè)用戶對(duì)應(yīng)唯一的基本信息； 每個(gè)注冊(cè)用戶可以有多個(gè)訂單； 每個(gè)注冊(cè)用戶每次購物，對(duì)應(yīng)一個(gè)購物車； 每種商品類別可以包含多種商品； 注冊(cè)用戶對(duì)所購買商品自愿給與評(píng)價(jià)； 每個(gè)訂單里可以有多種商品，而每種商品可以同時(shí)屬于多個(gè)訂單；（2）數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)根據(jù)上面的數(shù)據(jù)庫需求分析及系統(tǒng)模塊功能介紹，森馬自營網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫除了平臺(tái)本身包含的商品信息表、用戶