2024年精选电子商务网站优化技巧知识2篇.docxVIP

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2024年精选电子商务网站优化技巧知识2篇

摘要：随着电子商务的不断深化发展，电子商务举荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务举荐系统中的举荐技术，并对这几种举荐技术存在的问题进行了分析。论文关键词：电子商务举荐系统举荐...下面是我收集整理的精选电子商务网站优化技巧学问2篇，仅供参考，大家一起来看看吧。

电子商务网站毕业论文篇1

摘要：随着电子商务的不断深化发展，电子商务举荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务举荐系统中的举荐技术，并对这几种举荐技术存在的问题进行了分析。

论文关键词：电子商务举荐系统举荐技术

一、引言

随着网络的广泛普及，电子商务对传统的商贸活动产生了革命性的改变，产生从以商品为中心到以客户为中心的商业模式的转变。新的商业环境在为企业供应新的商机的同时，也对企业提出了新的挑战。围绕客户进行服务，为客户供应所须要的商品，所以对每个客户供应特性化的服务已经成为必要。而电子商务举荐系统成为解决问题的重要途径。本文探讨了电子商务举荐系统中的各类举荐技术。

二、电子商务举荐系统

电子商务举荐系统定义为：利用电子商务网站向用户供应商品信息和建议，帮助客户确定应当购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为举荐对象的特性化举荐系统，为客户举荐符合其爱好爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地举荐的产品，帮助客户从浩大的商品书目中选择真正适合自己须要的商品。电子商务举荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商务活动的满足度，从而换来对电子商务站点的进一步支持。

电子商务举荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的阅读者转变为购买者，提高主动性;其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售实力;最终，可以提高、维持客户对网站的满足度和信任度。

电子商务举荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务举荐系统能有效保留客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。胜利的电子商务举荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。

三、电子商务举荐技术

目前，电子商务举荐系统中运用的主要举荐技术有基于内容举荐，协同过滤举荐，基于学问举荐，基于效用举荐，基于关联规则举荐，混合举荐等等。

1.基于内容的举荐。

它是信息过滤技术的持续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于商品信息，包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其举荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型举荐。

内容举荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而举荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发觉新的感爱好的商品，只能发觉和用户已有爱好相像的商品。

2.协同过滤举荐。

协同过滤举荐是目前探讨最多、应用最广的电子商务举荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的举荐，举荐的特性化程度高。利用客户的访问信息，通过客户群的相像性进行内容举荐，不依靠于内容仅依靠于用户之间的相互举荐，避开了内容过滤的不足，保证信息举荐的质量。

协同过滤举荐优点有:能为用户发觉新的感爱好的商品;不须要考虑商品的特征，任何形式的商品都可以举荐。缺点是:稀疏性问题，用户对商品的评价矩阵特别稀疏;可扩展性问题，随着系统用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;冷启动问题，假如从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不行能被举荐。

3.基于学问的举荐。

在某种程度上可以看成是一种推理技术，各个方法因所用的学问不同而有明显区分。基于学问的举荐提出了功能学问的概念。简洁的说