基于网络使用和内容挖掘的动态电商推荐系统

"一种改进的动态电子商务推荐系统-研究论文" 本文主要探讨了一种改进的动态电子商务推荐系统，该系统结合了网络使用挖掘（Web Usage Mining）和内容挖掘（Content Mining）技术，以提供更精准的商品推荐。推荐系统在电子商务中扮演着至关重要的角色，它能根据用户的兴趣和行为模式预测其可能感兴趣的商品，从而提高购买转化率和用户满意度。 在提出的推荐系统中，以下几个关键知识点被详细阐述： 1. **网络使用挖掘（Web Usage Mining）**：这是一种分析用户网络浏览行为的技术，通过收集和分析用户的网页浏览历史，理解用户的网络导航模式。系统利用这些模式来推测用户的潜在需求和兴趣，以提供更个性化的推荐。 2. **内容挖掘（Content Mining）**：除了用户的行为数据，系统还考虑了产品内容本身的信息。内容挖掘用于提取和理解产品描述、评论等文本信息，以评估产品的流行度和用户情绪。 3. **产品购买习惯（Product Purchasing Habits）**：这是基于用户过去购买行为的指标，系统通过比较用户先前购买的商品价格与当前考虑的商品价格区间，来预测用户对新商品的兴趣。 4. **产品流行度（Product Popularity）**：通过统计给予目标产品正面评价的用户数量来衡量。高流行度的产品通常意味着更多的用户喜欢，这可以作为推荐的一个重要因素。 5. **网络导航行为（Web Navigational Behavior）**：不仅考虑单个用户的行为，还考虑了用户与其他正在查看相同商品的用户之间的相似行为。这有助于发现群体趋势，进一步优化推荐。 6. **情感分数（Sentiment Score）**：通过分析用户对产品的评论，计算出情感分数，以反映用户对产品的总体态度。正面的情感分数可能预示用户对该产品的喜好。 7. **相似行为分数（Similar Behavior Score）**：通过比较用户与其他用户的浏览和购买行为，计算出相似度分数，这有助于识别具有相似兴趣的用户群体，从而提供更相关的推荐。 在实验部分，该系统被实现并与其他传统推荐系统进行了比较。结果显示，提出的系统在精度、召回率和内存效率方面表现出色，证明了其有效性和准确性。这样的推荐系统对于电子商务平台来说，不仅可以提升用户体验，也有助于提高销售效率。