电子商务学习网推荐

2024-04-27

电子商务学习网推荐（通用8篇）

篇1：电子商务学习网推荐

关于电子琴入门的心得与体会

电子琴入门学习最重要的是要先熟悉乐理知识，如果是自学的话可以去买本书看看，如果有专人授教那就迎刃而解了。在学习的过中一定要注意学习指法和五线谱！五线谱是至关重要的。

篇2：电子商务学习网推荐

人生的选择总是存在着许多的必然性和偶然性，我来到了湖南农大读自考选择了电子政务专业，刚开始对电子政务认识还不够，后来通过刻苦学习，认识到电子政务在我国政府行业中的重要性，它是连接企业，公民，与政府之间的重要桥梁，电子政务作为电子信息技术管理的有机结合成为当代信息化的最重要的领域之一，所谓电子政务就是用现代的信息与通信技术将管理与服务通过网络技术进行集合，在互联网上实现组织结构和工作流程的优化重组，超越时间和空间及部门之间的分割限制，向社会提供优质和全方位的规范而透明的符合国际水准的管理和服务。由此看来，电子政务专业培养出来的是复合型人才，具备较强的运用现代计算机网络技术分析和解决问题的复合型高级人才。

所以在校期间，为了适应社会发展的需求我努力学好专业知识，全方面了解计算机技术，深入学习理论知识，始终以提高自身的综合素质为目的，以个人的全面发展为奋斗方向，树立正确人生观和价值观。

在学习上，我有很强的上进心，勇于批评与自我批评努力学习每一门功课掌握了扎实的专业技能和知识，并且有较强的适应能力和学习能力，到现在为止除了英语

（二）其他科目全部通过，同时我非常注意计算机方面的能力的培养，我利用课余时间自学了windows办公软件，较好的掌握了网页三剑客等网页制作工具，并能够独立的运用所学知识，独立完成网站的设计，制作，管理，宣传与后期维护。同时我报考了国家计算机软考，并顺利的获得了国家网络管理员资格证书，为了加强自己的动手能力，在校期间我尝试着自己动手架设web服务器，ftp服务器，经营自己的小站点。除了对技术的学习，我也学习管理经验，学习余世维的管理方法。

在思想政治方面，我努力学习贯彻党的路线方针政策，学习邓小平理论和“三个代表”重要思想，深入理解胡主席的“八荣八耻”。通过对马克思理论概论的学习，我渐渐树立起正确的世界观，人生观，和价值观，在2010年，我渐渐的与党组织靠拢，接受党组织对我的考验，通过在党校的学习并顺利的拿到了党校的结业证书，这让我更加加深了对党的认识和对党的事业热忱。

在工作上，进入大学后，我积极参加社会实践活动，锻炼了自己的能力，培养了强烈的集体荣誉感和处世能力，并使自己的特长得到充分的发挥。在XX年我成为电子政务专业的寝室卫生管理委员会的一员，用自己的实力证明了自己，在工作中用自己的切身行动去感染他人养成良好的卫生习惯。

XX年年我成功竞选为学生会生活部副部长，在这一年中，我协助部长做好本职工作，并赢得同学与老师的认可。在班级上，我担任副班长，解决同学们的实际困难。在2010年在班级被推举为信息委员，负责班级网的整体规划，制作与后期维护，同时被学生会聘为网络部部长，负责学生会网站的资料整理上传，信息发布等工作。

在社会实践上，我的能力得到很好的锻炼，我参加了一些社会活动，XX年年上半年我在餐饮业做过一段时间，并学会了一些交际能力与突发事件应变能力，XX年年下半年做过推销员，这使得我的口才得到很好的历练，锻炼了自己的综合素质，2010年初，我组织了一个团队致力于网站的制作交流等，并吸纳不少人的加入。

篇3：电子商务推荐系统中推荐技术研究

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变化,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提供新的商机的同时,也对企业提出了新的挑战。围绕客户进行服务,为客户提供所需要的商品,所以对每个客户提供个性化的服务已经成为必要。而电子商务推荐系统成为解决问题的重要途径。本文研究了电子商务推荐系统中的各类推荐技术。

二、电子商务推荐系统

电子商务推荐系统定义为:利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议,帮助客户决定应该购买什么产品,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推荐对象的个性化推荐系统,为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向,向每个客户具有针对性地推荐的产品,帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推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意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。

电子商务推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,可以把网站的浏览者转变为购买者,提高主动性;其次,可以提高网站相关系列产品的连带销售能力;最后,可以提高、维持客户对网站的满意度和信任度。

电子商务推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,电子商务推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。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。

三、电子商务推荐技术

目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于内容推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用推荐,基于关联规则推荐,混合推荐等等。

1. 基于内容的推荐。

它是信息过滤技术的延续与发展,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推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。

内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行,因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格,而且不能为用户发现新的感兴趣的商品,只能发现和用户已有兴趣相似的商品。

2. 协同过滤推荐。

协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。

协同过滤推荐优点有:能为用户发现新的感兴趣的商品;不需要考虑商品的特征,任何形式的商品都可以推荐。缺点是:稀疏性问题,用户对商品的评价矩阵非常稀疏;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,如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐。

3. 基于知识的推荐。

在某种程度上可以看成是一种推理技术,各个方法因所用的知识不同而有明显区别。基于知识的推荐提出了功能知识的概念。简单的说,功能知识是关于某个项目如何满足某个特定客户的知识,它能解释需要和推荐之间的关系。在基于知识的推荐看来,客户资料可以是任何能支持推理的知识结构,并非一定是用户的需要和偏好。

4. 基于效用的推荐。

它是根据对客户使用项目的效用进行计算的,核心问题是如何为每个客户创建效用函数,并考虑非产品属性,如提供商的可靠性和产品的可用性等。它的优点是能在效用函数中考虑非产品因素。效用函数通过交互让用户指定影响因素及其权重对于大多数用户而言是极其繁琐的事情,因而限制了该技术的应用。

5. 基于关联规则的推荐系统往往利用实际交易数据作为数据源,它符合数据源的通用性要求。

以关联规则为基础,把已购商品作为规则头,推荐对象作为规则体,其中关联规则的发现最关键且最耗时,但可以离线进行。其特点是实现起来比较简洁,推荐效果良好,并能动态地把客户兴趣变化反映到推荐结果中。

6. 混合推荐技术。

混合推荐系统整合两种或更多推荐技术以取得更好的实际效果。最常见的做法是将协同过滤推荐技术与其它某一种推荐技术相结合。例如,结合基于协同过滤和基于内容推荐这两种推荐技术,尽量利用它们的优点而避免其缺点,提高推荐系统的性能和推荐质量。比如,为了克服协同过滤的稀疏性问题,可以利用用户浏览过的商品预期用户对其他商品的评价,这样可以增加商品评价的密度,利用这些评价再进行协同过滤,从而提高协同过滤的性能。

四、总结

电子商务推荐系统,一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现,另一方面在帮助客户快速定位感兴趣的商品的同时也为企业实现了增值。电子商务推荐系统作为有利的分析工具和促销手段,已成为电子商务网站的竞争工具,必将获得广泛的应用和发展。本文对电子商务推荐系统进行了介绍,并对推荐技术进行了概述。目前国内的电子商务网站在这方面的实践处在快速发展的阶段,因此还需要继续研究出更智能、更优化的电子商务推荐技术。

参考文献

[1]梁英:电子商务个性化推荐技术研究[J].商场现代化,2007,26

篇4：个性化推荐:电子商务驱动力

由于供应链和物流的发展，在电子商务的虚拟环境下，商家在网上所能提供的商品种类和数量非常多，用户想找到自己感兴趣的商品，就需要浏览大量的无关信息，这个过程会导致用户不断流失，用户也无法通过一个小小的计算机屏幕就能很方便地发现自己感兴趣的商品。因此，用户亟需电子商务系统具有一种类似采购助手的功能来帮助其选购商品，它能根据用户的兴趣爱好自动地推荐给每个用户可能感兴趣且能让用户满意的商品。

在此情形下，电子商务个性化推荐系统（Personalized Recommender Systems in E-commerce）应运而生，也称个性化推荐系统（Personalized Recommender Systems），它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求。

个性化推荐系统犹如汽车的发动机，将电子商务发展带入一个新的时代：个性化时代。通过数据的积累和分析，通过技术的不断应用和创新，人们在海量资讯的信息时代自由翱翔。

电子商务个性化推荐的框架

电子商务个性化推荐(Personalized Recommendation in E-Commerce)是电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买的过程。它能收集用户兴趣资料并根据用户兴趣偏好主动为其做出个性化的推荐，这样，当用户每次输入用户名和密码登录电子商务网站后，推荐系统就会自动按照用户偏好程度的高低推荐给用户最喜爱的产品。

按系统的观点，电子商务个性化推荐框架可视为三个模块组成部分，分别是输入、输出和推荐方法与技术，如图1所示。

个性化推荐的输入模块表明从哪里去获取用户的偏好。所以主要涉及两部分，一是用户信息获取的平台，最典型的平台当然是传统的电子商务平台和网站，但随着社会网络（如Facebook、Twitter、Renren等）的应用，基于社会网络的社会商务的广泛应用，社会商务系统也成为获取用户信息的平台。从偏好的表现形式来看，包括隐式浏览输入、显式浏览输入等。显式偏好主要包括用户的评分、用户关系标注等；隐式偏好主要包含用户的浏览、查询等。此外，在移动商务环境下，用户的情景信息，如所在地址、天气等，也是推荐的输入。

个性化推荐的输出主要包含两种形式，一是预测，预测用户对某商品的偏好；二是推荐，基于预测直接给用户推荐其可能感兴趣的商品。具体从应用上看，主要包括偏好预测、链接预测、专家发现、朋友搜索以及个性化搜索等。

推荐方法模块是推荐系统的核心部分，决定着推荐系统的性能优劣。主要的推荐技术包括：

协同过滤推荐

协同过滤推荐（Collaborative Filtering Recommendation）是目前研究最多的个性化推荐技术，它是基于邻居用户的资料得到目标用户的推荐，推荐的个性化程度高。具体来讲，协同过滤推荐一般主要分为两类：一是基于内存的协同过滤（Memory-based Collaborative Filtering），其基本思想是用统计的方法得出所有用户对物品或者信息的偏好，然后发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，基于某个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行物品的推荐，所以该方法也称基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）或基于邻居的协同推荐（Neighbor-based Collaborative Filtering）；二是基于模型的协同过滤推荐（Model-based Collaborative Filtering），是指根据用户和物品的直接历史点击或购买记录，来计算物品和物品之间的相似度，得出一个模型，然后根据用户的历史偏好的物品信息，将挖掘到的类似的物品推荐给用户，即用此模型进行预测。

与传统文本过滤相比，协同过滤有以下优点：一是能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息，如艺术品、音乐；二是能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤；三是推荐具有新颖性。正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon、CDNow、MovieFinder都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。

基于内容的推荐

基于内容的推荐（Content-based recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象是通过相关特征的属性来定义，系统基于用户评价对象的特征，学习用户的兴趣，依据用户资料与待预测项目的相匹配程度进行推荐，如新闻组过滤系统NewsWeeder。

基于用户统计信息的推荐

基于用户统计信息的推荐（Demographic-based recommendation）的推荐系统是基于用户个人属性对用户进行分类，再基于类对类中的用户进行推荐，它不要求有一个历史的用户数据，但协同过滤和基于内容的推荐技术则都需要。

基于关联规则的推荐

基于关联规则的推荐（Association rule-based recommendation）是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象，其中关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。

此外，还用基于效用的推荐（Utility-based recommendation）和基于知识的推荐（Knowledge-based recommendation），前者基于用户对产品的效用函数，后面更多采用人工智能和推理技术。

个性化推荐系统的作用

目前个性化推荐在电子商务企业有着较为广泛的应用。Amazon 被业界认为是当之无愧的“推荐之王”，是目前公认的推荐应用最为成功的案例，从推荐的形式来看，Amazon把推荐服务放到了网站的各个角落；在推荐方法技术上，Amazon综合了多种推荐服务类型，基于item相似性和相关性，基于浏览/购买历史，基于协同过滤等等，能够根据客户当前查看页面类型，当前关注的产品信息等内容动态地组合这些推荐服务。著名团购网站Groupon也推出个性化交易功能，向用户推送其认为用户会感兴趣的交易，个性化能帮助该网站抵御500个克隆网站的侵袭，将允许Groupon提供不限量的交易,也能提供大城市外的业务交易。

电子商务个性化推荐在实践中对电子商务具有重要意义。Amazon.com的前总裁Jeff Bezos说，“如果我在网上有3百万个客户，我将要建立3百万个商店”，其意思就是说要为每一个客户建立一个个性化的商店，以便提供更个性化的客户服务。个性化推荐的最大优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性，同时也提高了企业的服务水平。事实上，个性化服务可以给企业带来巨大的商业价值，一个成功的个性化推荐系统的作用主要表现在以下几个方面：

一是将电子商务网站的浏览者转变为购买者。电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望，个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成购买过程。

二是提高电子商务网站的交叉销售能力。个性化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐，用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高电子商务系统的交叉销售。

三是提高客户对电子商务网站的忠诚度。与传统的商务模式相比，电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择，用户更换商家极其方便，只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个性化推荐系统分析用户的购买习惯，根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高，那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此，个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务，而且能与用户建立长期稳定的关系，从而有效保留客户，提高客户的忠诚度，防止客户流失。

据说Amazon 30% 的销售是依靠推荐带来的。著名掘客类网站Digg在使用个性化推荐技术后，Digg行为的活跃度获得了明显的提高，每天的用户Digg总数提高了40%，平均每个有digg行为的用户每天会获得200个推荐结果，用户好友数增加了24%，用户的评论数增加了11%。

电子商务个性化推荐的未来

目前，几乎所有的大型电子商务系统，如Amazon、eBay等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。各种提供个性化服务的Web站点也需要推荐系统的大力支持。个性化推荐系统具有良好的发展和应用前景。未来个性化推荐可能会有以下重要的发展方向：

面向社会商务的推荐

随着社会网络和Web2.0的发展，未来电子商务可能更多依托于社会网络平台，基于这种平台的社会商务可能成为未来电子商务的重要发展方向。在社会商务环境下，用户成为商务活动的主体，更加强调用户与用户的互动与共享，在这个环境下，个性化推荐的作用将更为重要，推荐的内容包括好友推荐、商品推荐等。

微博是目前影响最大的一种重要社会网络，聚集了大量的客户，基于微博的个性化营销是未来营销的一个重要思路。企业可以通过借助微博，基于用户的推荐，对新产品进行病毒式营销。Hotmail在早期通过病毒营销的方式，在半年时间里就吸引了1200万注册用户，每天超过15万新用户的速度发展，但其费用还不到竞争者的3%；Unilever（联合利华）通过策略主题为"Dove - Real beauty"的病毒营销活动，在不到10天的时间里，有230万消费者，扩大产品知名度(Van der Lans et al. 2010）。著名唱片公司TiVo1为推广新唱片，选择1000多位用户为其免费提供唱片。

移动商务环境下的推荐

目前的电子商务还主要是以互联网为主体，随着未来三网融合以及智能手机、便携式计算机、PDA等智能终端的发展，移动电子商务是未来发展的一个新动向。相应地，面向移动商务的推荐也变得更加重要。这主要有两方向的原因，一是移动终端界面小，用户操作不方便，更需要一种自动化的推荐方法帮助用户方便地推荐其偏好的商品；二是在移动环境下的推荐下除了需要考虑用户的偏好，推荐还必须考虑用户的情景信息，如时间、地点、天气等。

移动个性化服务是指移动内容和服务的提供商根据用户的年龄、身份、职业等个人特点、偏好等因素以及情景，为用户提供针对性的个性化的服务。在这种模式下，用户不再只提意见和要求，而是作为参与者与内容提供商一起按照用户的需求开发出能使他们产生共鸣的个性化产品，并通过自制或定制的产品来展示自己的独特个性。一个最广泛的应用行业就是旅游业，从用户最开始的旅游地点的推荐，到行程路线、交通工具、住宿、购物等各个环节，都可以为用户提供个性化的服务，这种推荐不但要考虑用户偏好，还必须基于用户当前的地点、天气和环境等因素。

交互式个性化推荐

目前推荐的一个前提假设是用户能较为清晰地表达出自己的偏好，但事实上很多时候用户难以自己表达出自己的偏好，需要与系统进行交互，用户对系统给出的推荐进行评判，然后系统再进行推荐，多次循环的交互推荐，才能保证推荐准确性。Amazon允许用户提供或者修正推荐所依赖的信息，比如用户可以查看并修改自己的档案、浏览历史，可以对感兴趣的或不感兴趣的商品进行管理和打分，可以通过社区进行讨论、评论、反馈相关商品，而所有这些信息一经修改或产生后直接对推荐的结果产生影响，从而提供推荐的准确性。比如，某用户去想购买一台电脑，如果该用户对电脑知识一无所知，他是无法通过一些具体配置指标来准确描述其偏好的，在这种情况下，也许推荐系统需要通过和用户进行交互，不断识别其偏好。

进一步提高个性化推荐算法的精度

个性化推荐的核心部件是推荐方法，但目前已有方法本身存在一些问题，影响推荐算法的准确度，未来研究的一个主要方向将是针对这些问题提出推荐方法的改进。主要问题包括稀疏问题（Sparsity），因为用户的评价数据非常稀疏了，使得个性化推荐方法无法使用，或推荐精度非常低；冷开始（Cold-Start）问题，指如果一个新项目没人去评价它，或都不去评价它，则这个项目肯定得不到推荐；奇异发现（Serendipity）问题，如何使推荐的结果既符合用户的偏好，又能保证产品间的差异最大化；健壮性问题，由于竞争的原因，竞争对手人为地假数据，推荐系统如何能识别并保证推荐结果是可靠的。

由单个推荐方法向商务智能分析工具转化

篇5：电子商务功能（写写帮推荐）

电子商务可提供网上交易和管理等全过程的服务，因此它具有广告宣传、咨询洽谈、网上订购、网上支付、电子帐户、服务传递、意见征询、交易管理等各项功能。

功能简介

篇6：我国移动电子商务的发展（推荐）

一、我国移动电子商务的发展史

移动电子商务不仅是“M-Commerce”，而是“M-Business”的概念，扩展到整个事务处理的各个环节。因此不再局限于手机应用本身，而是与商务活动各环节相关，与实体经济、生产服务结合得更加紧密。移动电子商务(M-Commerce)，是指用户利用移动电话、PDA或者掌上电脑等移动终端依托无线互联网而进行的电子商务活动。随着移动通信技术和计算机的发展，移动电子商务的发展已经经历了三代。

第一代移动商务系统是以短讯为基础的访问技术，这种技术存在着许多严重的缺陷，其中最严重的问题是实时性较差，查询请求不会立即得到回答，由于短讯信息长度的限制也使得一些查询无法得到一个完整的答案。

第二代移动商务系统采用基于WAP技术的方式，手机主要通过浏览器的方式来访问WAP网页，以实现信息的查询，部分地解决了第一代移动访问技术的问题。第二代的移动访问技术的缺陷主要表现在WAP网页访问的交互能力极差，因此极大地限制了移动电子商务系统的灵活性和方便性，WAP网页访问的安全问题对于安全性要求极为严格的政务系统来说也是一个严重的问题。

第三代移动商务系统采用了基于SOA架构的Webser-vice、智能移动终端和移动VPN技术相结合的第三代移动访问和处理技术，同时融合了3G移动技术、智能移动终端、VPN数据库同步、身份认证及Webservice等多种移动通讯、信息处理和计算机网络的最新前沿技术，以专网和无线通讯技术为依托，使得系统的安全性和交互能力有了极大的提高，为电子商务人员提供了一种安全、快速的现代化移动商务办公机制，逐渐成为移动电子商务的主流发展方向。

二、我国移动电子商务的发展现状

随着3G时代的到来，移动终端和互联网的融合成为必然趋势，移动电子商务就成为各大网商提前竞逐的领域。种种迹象表明，电子商务竞争的战火正烧向移动互联网领域。麦考林手机应用程序和乐淘iPhone手机版的上线，标志着B2C网站的竞争开始从传统的PC端正式迈入手机端，B2C移动电子商务竞跑的大幕正式拉开。中国电子商务研究中心于今年8月5日发布的《2010年(上)中国电子商务市场数据监测报告》显示，截止到今年上半年，中国移动电子商务实物交易规模达到13亿元，用户规模已达到5531.5万。艾瑞咨询预计2012年我国移动电子商务用户将接近2.5亿。

移动电子商务最初以移动支付应用为主，电信运营商的“手机钱包”和“手机银行”就提供这类业务，消费者可以通过手机购电影票、超市购物、公共事业缴费等。随着移动电子商务应用逐渐由社会生活向经济领域延伸，移动电子商务的内涵不断深化，与实体经济、生产性服务结合更加紧密。2007年6月开始，原国务院信息办组织实施移动电子商务试点示范工程，确定了转变经济发展方式、方便百姓生活和带动战略产业发展三大目标，并批准在湖南省、重庆市、广州市开展移动电子商务的试点工作。目前试点示范工程已经取得了突破性进展，三大目标正在逐步实现，初步显现了效益和潜力。

湖南省、重庆市、广州市在公共交通、公共事业缴费、消费购物、一卡通、电子票务、旅游、金融、医疗、教育等领域开展了多项试点应用，为百姓的日常生活带来了诸多便利，这些应用正在改变百姓的衣食住行等生活方式。基于RFID的非接触式手机支付方便、快捷，用户无需签单、无需输入密码，一刷即可完成小额支付；通过公共事业缴费系统，用户足不出户即可完成水费、电费、煤气费、有线电视费、手机话费缴纳等日常操作；通过一卡通应用，用户可以借助手机完成停车、门禁、物业缴费、社区消费等多项活动。

重庆市的手机支付应用在交通领域获得长足进步。截至2010年2月底，该市轻轨用户数突破10万，当月轻轨刷卡次数超过100万次，月刷卡净额超过200万元，使用手机支付的轻轨乘客目前已占到轻轨总乘客量的35%。

广州市的移动商城网站目前可提供实体和虚拟商品等九大类共1万多种商品的销售。该商城2009年累计活跃用户2500万，最高月销售额突破300万元，累计销售额超过3500万元；2009年手机购彩销售额达3500万元，与上年同期相比增长50%。手机电影票涵盖市内12大电影院，累计销售8万张，销售额350万元。成都市初步规划建“1+5”支撑体系规划建设成都移动电子商务产业基地，以中国银联手机支付营运中心为核心，聚合形成多个功能中心，形成“1+X”基地支撑体系。

B2C网商对手机电子商务的热情早已显现。为了在新一轮的移动电子商务大战中将蛋糕做大，国内各大商家奇招尽出，力拓这片业务新蓝海。淘宝网2008年开始“试水”移动电子商务，当当网、卓越网、京东网等大型电子商务网站陆续布局移动互联网，推出了手机业务。百度CFO李昕皙也透露，百度未来的投资方向重点除了搜索外，还有一个就是移动互联网领域。

各家具备前瞻意识的电子商务公司开始在移动支付、移动IM、移动搜索、移动旺铺、移动定位等领域抢先战略布局。无独有偶,网盛生意宝也宣布拟将一款名为“生意搜”的电子商务搜索产品搬上3G手机,进行移动电子商务的战略布局。中国移动电子商务的发展会趋向于普及化、常态化、服务化、多元化、诚信化、安全性、多种模式共存，更完善。

三、移动商务安全性支付问题

首先，手机加密能力低。由于手机的运算能力低内存小，加上带宽小容易掉失数据，所以无法运行太复杂加密算法，造成数据保密低，也无法传递大量数据。

其次，手机信息在空中极容易被被拦截。网上经常有人叫卖”监听王(GSM/CDMA多信道移动电话拦截系统)装置”,喧称:”监听地点没有限制，能在任何地点，包括车载移动手机空中拦截；监听数量多，可以同时监听20个手机号码；监听范围广，可以显示手机的短信息内容和来电号码；并且可以将监听到的信息录音并存于硬盘，以做证据之用。”这种宣传有水分，但明白不误地告诉我们，手机信息可被拦截；我们使用手机支付的信用卡数据同样也可被拦截。再加上不法分子千方百计企图偷盗消费者的账号密码。例如冒充银行发诈骗短信。“您好！你的信用卡于×××商城刷卡消费2000元，此笔消费将从您账上扣除。如有疑问请拨3888×××银联联合管理局。”不法分子用此类短信告知用户无中生有的消费，要求用户确认。用户情急之中查询，结果把自己的账号密码泄露，造成信用卡里的钱被不法分子盗取。

因此，当移动商务流行时，不法分子极有可能使用移动电话拦截器，监听移动手机使用信用卡支付信息，想方设法加以破解。

四、移动电子商务安全支付方案

解决移动电子商务安全支付问题，我们可以采用国际上比较成熟的解决方案，如爱立信公司的移动电子商务解决方案（Mobile E-Pay）、HP为企业提供的全系开移动E-Services解决方案等；同时，我们更鼓励自主推出一些安全支付的解决方案。下面，提出一种以移动安全中心为核心的一套移动电子商务解决方案：

1.初始化

顾客、商家、移动支付中心分别到权威认证机构申请证书，生成数字证书和公钥私钥。

顾客在商家电子商务网站注册账号，并确定支付方式为手机话费，以及支付手机号；商家通过短信，确认手机主人身份。

顾客在移动支付中心以实名手机信息注册，并与移动支付中心交换证书和公钥。实名手机信息内容有：手机号码、姓名、身份证号码、固定电话号码、住址、邮政编码。其次，在银联系统进行手机与信用卡帐号绑定，一旦手机话费余额不足时，可快速充值。

商家也在移动支付中心注册账号，并与中心交换证书和公钥。

顾客和商家拿移动支付中心证书、移动支付中心拿顾客和商家的证书到权威注册机构验证，确保正确无误。

2.手机交易安全支付流程

（1）顾客使用手机浏览商务网站选择商品，将商品信息、用户编号、交货地址、使用移动话费支付方式等购买信息发给商家。商品信息包含内容：商品名称、规格、数量、价格、购买时间。

（2）商家收到购买信息后，产生订单合同，并同时产生惟一的交易合同号。然后商家将订单合同信息、交易合同号发给顾客，订单合同信息包含内容：商品名称、规格、数量、价格、运送方式（平邮或快邮）、总金额、交货地址。

（3）商家将订单合同信息、交易合同号、顾客手机号码，以及订货合同数字签名,使用DES对称加密形成请求支付信息，再把DES密码使用移动支付中心公钥加密，然后一起发送到移动支付中心。

（4）移动支付中心：

首先，使用私钥解出DES密码，使用DES解密算法解出订货合同。

其次，将订货合同、顾客现有话费（如果话费不足，加上提示）,使用DES加密，再把DES密码使用顾客公钥加密，形成请求确认合同信息。把请求确认合同信息发到顾客手机上。

然后把交易合同写入移动支付中心的记录交易的网站中，以便顾客商家查询和检查交易进展。

如果没有收到顾客确认合同信息，则拒绝交易，购买过程到此终止。

（5）顾客首先对请求确认合同信息解密，确认订货合同无误。

如果顾客看到话费不够，顾客把银行信用卡号、密码、转账命令以及个人证书使用私钥签名，再用银行公钥加密，发送转账短信到银行。银行根据转账短信，把钱转到移动支付中心的顾客账号中。

其次，对合同进行确认。把确认合同信息以及订货合同号使用顾客私钥加密，通过手机发送到移动支付中心。

（6）移动支付中心使用顾客公钥解密确认合同信息，从顾客账号中预扣货款；使用移动支付中心私钥加密请求发货通知，并把发货通知发给商家。

（7）商家根据通知发货，使用短信通知顾客收货，同时把订单合同号，货已发等信息加密后发送到移动支付中心.（8）顾客收到货后进行验收，验收通过，把订货合同号、交易成功短信使用顾客私钥加密，使用手机向移动支付中心发送交易成功短信。

如果验收不合格，将货寄回商家，同时向移动支付中心发送交易不成功短信，并同时向商家和移动支付中心阐明交易不成功理由。如果顾客在规定时间内没有向移动支付中心发出交易成功或交易不成功信息，则移动支付中心自动按交易成功处理。

（9）移动支付中心收到交易成功短信后，将货款汇到商家账户。

（10）商家被退货到手后，向移动支付中心发出同意退款短信。移动支付中心将预扣款退回顾客账户里。

（11）商家和顾客在交易完后均须在移动支付中心记录交易网站对对方作出评价，累积诚信积分。

付中心根据顾客支付额度给予积分，从积分上给予顾客优惠话费，以降低交易成本。

至此完成交易过程。

五、移动电子商务安全支付方案可行性分析:

1.方案优点

（1）移动支付中心为纽带的安全性高。在整个支付过程中，移动支付中心的支付管理系统是一个核心纽带，它完成对顾客商家身份确认、监督商家发货、代扣顾客货款等业务。

当顾客发出确认合同和交易成功信息时，顾客的短信只传到移动支付中心，而不是商家系统。移动支付中心只能知道顾客账户的话费可用金额，用于判断顾客是否有足够的余额进行购买。

顾客的开户行账号详细信息只由金融机构进行管理。当移动话费不足时，顾客发送转账指令到银行。根据顾客指令，由银行进行银行账户转账、支付和清算。移动支付中心不能处理顾客的银行账户，商家更不可以进行顾客的银行账户处理。这样，避免了顾客信用卡账号被欺骗的可能性。同时，由于顾客的个人重要资料不是存放在商家系统中，也保护了顾客的隐私。

另外，交易过程中，移动支付中心首先暂替商家扣下货款，保障了商家的权益；所暂扣话费没有直接交给商家，而是等顾客验收完货物后，才转给商家，同样也保障了顾客权益。

（2）重要数据的机密性。为防止重要数据被非法用户所截获，使用了加密的手段实现保密，从而确保在传递过程中，只有顾客、商家、移动支付中心知道交易的内容。使用加密技术，手机在传送顾客证书，传送顾客的银行账号和口令，以及传送各种个人的机密敏感信息，不会被轻易破译或盗用。

（3）完整性。使用加密技术和以移动支付中心为纽带，可以防止其他方或非法入侵者对交易的内容进行修改，同时保障交易双方权益。

（4）身份可确认性。通过数字证书验证，确保交易双方身份认证，防止欺诈行为的产生。顾客的身份还可以通过手机卡号确认。手机卡可以做到惟一和专属又不受时空限制，除移动通信服务商之外的其他机构或个人无法复制有效的同号手机卡。退一步讲，即便同号手机卡被人复制，通过移动网络控制中心也是很容易被发现的。何况还有账号和密码的保护。因此，该方案是安全可靠的。

2.方案缺点:

（1）步骤复杂。由于方案中采用商家发订单合同到移动支付中心,移动支付中心把订单合同再转发给顾客手机,然后经过顾客使用手机确认订单合同后,移动中心才能告诉商家:货款己扣。还需要双方对购物对方评价,这对想马上支付的交易来说:步骤多,过程复杂。

（2）传递数据比较多。本来手机速度慢带宽小,容易丢失数据,现在需要对传递指令和证书进行加密，并把它们传送到移动支付中心,对手机的处理能力是一个考验。

六、结论

篇7：电子商务实习日志（推荐9篇）

虽然才到刚到单位不久，但是总体觉得同事们都很随和，很好相处，并没有因为我是新人而排挤歧视我，也没有因为我是新人而使唤来使唤去的。感觉社会并非我当初想象的那么险恶和肮脏，对社会又恢复了点信心。而且这些天公司的指导人给我耐心讲解了有关公司的概况、规模、机构设置、人员配置等等，使我认识到对一个公司也只能是从整体上大致了解了一下。但是至于内部具体的细节是怎么也弄不清楚的。我想先对公司有个大概了解，在对自己的岗位工作有所认识，要知道公司设那个岗位的目的，要达到预期的效果，才能保证公司的正常运行。而且部门运转什么的呆了久了、熟悉了自然会明白其中奥妙了。主管总是鼓励我说不懂的可以多问，问同事。慢慢来就入行了!

篇二：电子商务毕业生实习日志

好几天没写日记了!由于工作太忙，所以忽略了几天日记。但是很有必要总结一下这几天的实习感悟。经过今天的学习，我基本上熟悉了公司的业务流程。其实，说实话我目前从事的工作基本上是客户服务。与人打交道的。但是这也需要我们熟悉公司业务才能为客户解决问题。当有客户提到公司的业务时候我们能很好的为他人解决。每当为客户解决了一个问题的时候我总是感觉很欣慰。主管看到我逐渐实习了业务也在不断鼓励支持我。每当有问题的时候主管总是乐于解决回答我的提问。我记得主管的一句话就是“秉承一切只能靠自己看，猜想，厚着脸皮求教。”这句话意味深长!

篇三：电子商务毕业生实习日志

今天的天气非常不错，秋高气爽。刚走出学校，踏上了工作岗位，一切都是那么的新鲜，然而新鲜过后却感到压力很大——走出校园需要与人交流与沟通，公司里要学的东西学校里都没有学过。发现有很多东西自己都不会，甚至都没有接触过。面对太多的疑问自己的内心产生了很大的压力。内心充满了矛盾，然而事实证明我多虑了，这里有和蔼的领导和友好的同事，他们给了我极大的帮助和鼓励，在第二天上班通过和同事们的交流我获得最多的是鼓励和信任，使自己逐渐有了信心和勇气，能够勇敢的去面对任何挑战。铁别感谢主管李哥的鼓励与支持!相信自己，我能行的!

篇四：电子商务毕业生实习日志

以下是我实习的一些个人感受，因为我发现在工作中心态同样很重要：实习本来就是大学里边必须经历一个阶段，但是在实习期间我们以什么心态对待确实很重要，首先我们要面对的真实的社会，工作是辛苦的，其次是我们的工资很低，且在不同公司不同的部门待遇不同，尽管做了同样的工作甚至更累，但却拿更低的工资。所以我们必须抱着一种学习的心态，公司赚钱，我们学东西。再加上社会本来就那样，劳动与报酬并不一定是平等公平的，只有认识到这点，才能以正确的心态去对待我们的实习,才能积极主动、有责任的去完成任务。这是我进来公司领悟到的事情,作为实习生更是要清楚自己的职责,不能和别人比较,心态很重要,有时候会觉得我做的事情比别人多,但是别人工资不知道是我的几倍,其实不能也不应该这样想,因为我现在主要是学习东西,能学到东西这就是潜投资,谁都要经历这样一个过程.所以，学到东西才是最重要的!

篇五：电子商务毕业生实习日志

感悟二：要

篇六：电子商务毕业生实习日志

其实天天写实习日记也没有那么多的感悟与发现。今天还是和之前的几天差不多，熟悉公司业务，熟悉如何操作。但是公司有个好处就是天天在下班前半个小时，开会讨论一天的收获以及发现的不足之处等等问题。

在一天的紧张工作之后，同事们总是满怀激情的提出工作当中遇到的问题，并且能说出自己的一些个人见解。对于我就只能在旁边学习了。

篇七：电子商务毕业生实习日志

这一天过的很慢很慢，可能是闲的吧。我一直很自信，认为自己是优秀的，但到这里来，感觉自己什么都不会，连使用传真机和复印机都是同事教的。自我安慰吧，哎，第一次嘛，慢慢就能实现自我了。可能今天太闲，觉得有点空虚，但这是我自己选的路，既然选了，我要坚定的走下去。因此，我不抱怨，我相信我自己的能力。

今天的收获可以总结为两个(自己都觉得有点可笑)，学会了使用复印机和传真机。回到家后不知怎么了，感到有些疲倦。是因为闲的?我笑了一下，哎，上班都是这样吧。我只是对工作有了一个大概的认知，至于怎么高效率地完成工作，还需要时间来证明。相信我可以很快地进入状态。

篇八：电子商务毕业生实习日志

今天给我安排了任务，说是针对公司业务做一个策划活动。随后给我发了一份文档。我看了后就傻了，这是什么啊?虽然都是文字的，但是我能理解一小半就不错了，看着文档就发呆了好久。最后不断问同事相关的业务等知识，并且针对该业务做一些详细的解说等等。我深深体会到了积累知识的重要性。俗话说：要给学生一碗水，自己就得有一桶水。我对此话深有感触。以往觉得很容易操作的office，但主管要求我完成某次产品统计的数据与记录时，我却一头雾水，感觉和平时计算机课堂中学的完全不一样，这也让我感到巨大的惭愧。因为以前的自己总以为这些东西学不学得好与专业没有多大联系，殊不知工作不是专攻一个方面，而是考察我们的综合知识水平。“书到用时方恨少”袭上心头!没办法只能用最笨的办法来做文档。深深体会到我在学校里学的知识，还是很少很少。

篇九：电子商务专业的实习日志

实习名称：网络营销实习生

最近把表达的欲望到发泄到TX微博上，很少更新博客文章了，动笔的时候有那么一段时间竟然找不到任何书写的感觉，真是罪过。在Amy的博客上看到这篇关于实习的征文活动（欢迎大家关注：-）），知道Amy童鞋和秋水大侠一直以来为帮助后辈成长所做的种种努力，又想起自己作为他们博客的忠实读者，长期从他们的文章中吸收了大量宝贵的精神财富，却从来没有想过要做点什么，就觉得羞愧万分…于是决定这次无论如何都要响应一下这个活动，作为一名正在金蝶友商实习的新兵，有许多自己的想法和大家分享一下，欢迎大家拍砖。

怎么找到一个好实习

经历半个多月的寻找，终于让我等到了友商的实习工作。这期间也有过彷徨和挣扎，特别是看到其他同学陆续找到实习岗位的时候，心情就愈加烦躁，拼命提醒自己一定要淡定。找一份实习一点都不难，难的是找一份好实习。对于实习，我的态度是宁缺毋滥，即使这意味着要等待也是值得的。我的习惯是在做每件事情之前先立一个目标，作一个规划。由于之前也受过一些结构化思维的训练，所以很快就列出了目标和实现途径。先确定总的目标是到一家互联网/电子商务的大公司实习，现阶段的目标则是要增加我的简历的曝光度，吸引目标对象（企业）的关注。第一步就是重新修改简历（简历怎么写也有很多技巧，这里就不展开了，有空可以就这个话题再写一篇。）；然后是确定传播途径，一是通过熟人推荐/介绍（这个已经被证实，推荐找到实习的成功率很高），这时候平时的人脉积累就能很关键了，我在纸上随手就写了几个人名；二，是通过社会化网络，校内，微博，豆瓣社区等地方都是很好的媒介；三、是通过智联，中华招聘网，等网站平台去投与目标相关的岗位；四、留意大型公司的招聘启事，有针对性的投简历；五，更多。有了前面的这些准备，我到具体执行的时候就能有章可循了，后面的结果也证实先前的这些准备工作是非常有必要的,我最终是通过腾讯微博上找到了友商的实习。总结一下：找实习的过程其实就是自我营销的过程，把自己作为一个产品，用营销的思维去营销自己，才能获得好的效果。

还有其他的一些经验，比如要把握好时机，有些大公司的暑期实习计划启动得很早，一般都在3、4月份开始，到5月低基本上就停止接收简历了，对于心仪的公司岗位，那就要提前做好准备了。再比如找实习之前最好先问自己几个问题：我想要什么样的实习吗（什么类型的公司，什么样的工作内容）？我选择大公司还是小公司，为什么？我是更看重待遇还是更看重能力的培养？这些问题都想清楚了再去行动效果才会更好。

如何最快的融入新环境？

相信每个实习生都会遇到类似的问题：经过一番努力，终于得到了心仪的职位。可面对陌生的环境，新的同事，如何迈出融入新团队的第一步又成为了棘手的问题。特别是如何处理好职场中微妙的人际关系，这个问题困扰了我很久。在努力调整自己的同时，我在网络上找到下面的一段文字，说得很好，值得反复思考：

一．多看少说，多观察少动作。每一个人初到一个新的工作环境，最好都能注意观察你的工作环境。公司的工作氛围是开放还是保守，同事之间的交流方式是直接还是含蓄，穿著打扮是正式还是休闲，部门与部门之间的合作是顺利还是曲折，每家公司都不一样。在此情况之下，如果贸然行事或按照自已过去的方式行为处事，多半会碰壁，为以后的相处增加了难度。对新环境的大致情况比较了解后，再调整自已，让自已按照新公司的情况一步步融入集体。

二．行事低调，谦和。公司里一般都会按到来先后顺序论资排辈，如果行事太张扬，穿著太突出，肯定会引起大家的反感或抵触，这个印象分马上就下去了。

三．心态平和，不要急于马上和同事打成一片。其实对于新来的人，周围的同事也都会有好奇心，会暗中观察你，但不会马上很急于来跟你联络。一些一来就跟你很热络的人不见得以后会真心待你。所以这个时候如果你很急切地对周围人示好，只会欲速则不达。

四．调整期望值，最好认清自已到这里来主要是工作的，和同事之间是工作上的合作关系而不是交流个人感情。期望值调整好后，你的言行举止才会得体大方，不温不火，从而引起别人对你的好感。另外职场上主要还是工作关系，积极在工作上与他人配合，让大家能愉快地工作其实是比较理想的方式，如果抱著交朋友交心这样的心态到职场，受挫的可能性较大。如果在职场上能交到朋友是你的幸运，如果没有交到朋友则属正常。

五．对环境保持敏感度，掌握一些处事技巧，尤其是一些职场新人，有时候会稀里糊涂把自已卷入一些不必要的办公室政治里去，最终成为牺牲品。最好不要与某个部门或某几个人走得太近，感觉到有派系之争或个人争斗时尽量置身事外，与同事之间保持适当的距离是比较恰当的。

工作内容又杂又繁琐，怎么办？

实习生的工作基本上可以用杂、多、繁琐这些词来概括，我们网络营销实习生在友商的第一周基本就是在资料收集，产品要点整理，百科词条撰写等这些“基础推广”工作中度过的，这类工作基本上就是人力活，而且没什么技术含量。对于这样的工作安排，刚开始的时候我和同部门的另一位实习生都比较抗拒，后来也能慢慢接受了。为什么一定要我们先从最简单的资料收集工作开始，我想至少能找出两个理由，一个是我们刚进公司，对公司的业务不了解，一边收集资料可以一边熟悉公司业务；另一个是，小事情更能体现一个人的态度，只有把这些小事都做好了，主管才可能把更重要的事情交给你去做；后面发生的事情也证实了我的想法，第二周开始对友商产品的SEM关键词进行拓展的时候，前面的资料收集等工作就开始派上用场了，关键词列表中的基础词就基本来自于我第一周收集的资料中；另外，即使是小事，要想做好也没有那么容易的。编写百科词条的时候，我第一天用了1个多小时刷刷提交了4份百科词条，第二天上班一看，竟然一条都没有通过。所以，我不得重新编辑，这一次我仔细研究了百科词条的撰写规范，摸清了编辑的脾气，用了四个小时把新的词条整理上传上去，这一次上传的所有词条才得以全部通过了。给我的感受是：即使是看起来最简单事情也没有想象得那么容易，认真做好每一件事情才是王道。

如何转变学生心态

在公司遇到什么人，我还是习惯于介绍自己是一个学生，习惯的力量还真的很可怕。可我知道在公司实习的时候，就不应该再把自己当成学生了。为什么拒绝把自己当成学生，理由很简单。作为学生的我们，即使我们迟到、旷课、不交作业，老师最多责备几句，却从来不会让我们负责任，我们更不会因为这个事情而有什么损失。可是在公司，你试试看上班迟到，任务不按时完成会有什么后果。整个学校营造了一种安逸的环境，可是现实的社会却不是这样的。不要把自己当成学生很重要，这个心态的转变是步入职场的新的起点。当你在实习的时候遇到问题，如果公司有导师可以帮你解决，那自然是最好；如果没有导师帮忙，你就要想办法自己解决了，要学会独立解决问题的能力，因为以后再也没有人来手把手，一步一步教你了。拒绝以学生的心态去对待实习工作，把自己当做专业人士，按照专业人士的标准要求自己，你你才有可能真的成为专业人士，才能让你的其他人（包括你的同事，你的老板和你的客户）都认为你是专业的。要是老把自己当成学生，其他人也只会把你当学生看待，你也永远只是个不懂世事的小毛孩。

实习与就业：

实习的工作是否一定要和自己的将来的就业方向一致，我觉得这个不一定。我一个已经毕业的师兄，大三的时候是一家网络营销公司的网络营销实习生，可毕业之后却去了另一个互联网公司做产品运营。我个人的理解，实习是帮助自己确定自己以后职业方向的一个很好的方法。有这样实习的机会，我们最好能同时了解几个不同的工作信息，作为确定将来的职业发展方向的依据，但这个将来的职业并不一定要和现在的实习工作内容一模一样。

无论如何，每一份实习机会都难能可贵，抓住这样的机会以后就应该像刘润说的榨干你所能学习的一切东西，因为你永远不知道你今天学到的东西会在将来对你有什么帮助！

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篇8：电子商务推荐系统研究综述

一、电子商务推荐系统概念及构成

电子商务推荐系统 (Recommender Systems) 是指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议, 帮助用户决定应该购买什么产品, 模拟销售人员帮助客户完成购买过程。

其作用主要表现在三个方面:将电子商务网站的浏览者转变为购买者;提高电子商务网站的交叉销售能力;提高客户对电子商务网站的忠诚度。

从总体的层次结构看, 电子商务推荐系统可以分为三大部分:输入功能模块、推荐方法模块与输出功能模块。

1. 输入功能模块, 包含客户个人和社团群体两部分。客户个人输入主要是目标用户, 指要求获得推荐的人, 为得到推荐必须对某些项目进行评价, 以表达自己的偏好, 包括隐式浏览输入、显式浏览输入、关键词和项目属性输入以及用户购买历史等;社团群体输入指集体形式的评价数据, 包括项目属性、社团购买历史、文本评价和等级评分。

2. 推荐方法模块, 它是推荐系统的核心部分, 采用的推荐技术决定着推荐系统的性能优劣。在实际应用中, 电子商务推荐系统一般采用多种推荐技术的组合, 尽量利用各种推荐技术的优点而避免其缺点, 提高推荐系统的性能和推荐质量。

3. 输出功能模块, 它是推荐系统获得输入信息后推荐给用户的内容, 主要形式有: (1) 建议, 典型的如Top-N, 根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N件产品; (2) 预测, 系统对给定项目的总体评分; (3) 个体评分, 输出其他客户对商品的个体评分; (4) 评论, 输出其他客户对商品的文本评价。

二、常用推荐技术介绍

1. 内容过滤推荐技术

内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。

通过相关特征的属性来定义项目或对象, 系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣, 依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐, 努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。如新闻组过滤系统News Weeder。

基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。其缺点是特征提取的能力有限, 过分细化, 纯基于内容的推荐系统不能为客户发现新的感兴趣的资源, 只能发现和客户已有兴趣相似的资源。这种方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐, 而对于一些较难提取出内容的商品, 如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果。

2. 协同过滤技术

协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同, 协同过滤分析用户兴趣, 在用户群中找到指定用户的相似 (兴趣) 用户, 综合这些相似用户对某一信息的评价, 形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

与传统文本过滤相比, 协同过滤有下列优点: (1) 能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐; (2) 能够基于一些复杂的, 难以表达的概念 (信息质量、品位) 进行过滤; (3) 推荐的新颖性。

正因为如此, 协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon, CDNow, Movie Finder, 都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。

缺点是: (1) 用户对商品的评价非常稀疏, 这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确 (即稀疏性问题) ; (2) 随着用户和商品的增多, 系统的性能会越来越低 (即可扩展性问题) ; (3) 如果从来没有用户对某一商品加以评价, 则这个商品就不可能被推荐 (即最初评价问题) 。因此, 现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

三、电子商务推荐系统研究内容、热点及难点

电子商务推荐系统目前研究的内容主要有以下几个方面:

1. 实时性:

网站数据量越来越大, 系统越来越难以处理, 如何在规定的时间内处理并响应用户输入。

2. 推荐质量:

由于数据的稀疏性, 如何有效的利用数据, 提高用户推荐质量, 不能给用户推荐了他不喜欢的商品。

3. 多推荐技术的运用:

各类技术只能在某一方面运用效果较好, 如何在电子商务各种环境中, 都能很好的满足用户需要, 则需要多元化的推荐技术, 在不同条件下, 选用最有效的技术予以推荐。

如何提高电子商务推荐系统的性能以及改善推荐的正确性, 是目前推荐系统研究的热点与难点问题。随着电子商务数据量的不断增大以及需考虑到推荐的实时性, 目前有如下问题需解决:数据稀疏性问题、可扩展性、同值重复、物品相似、用户相似、反馈算法以及算法可伸缩性等。

四、结论

本文重点分析与评述了各种电子商务推荐技术的特点、优势和不足, 阐述了电子商务推荐系统的研究内容、热点和难点, 为电子商务推荐系统的研究和发展指明了方向, 从一定程度上促进了我国电子商务信息化建设的快速进行。

参考文献