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O2O電子商務(wù)模式中推薦方法的研究
組合和分離是O2O電子商務(wù)系統(tǒng)的兩種基本結(jié)構(gòu)，下面是小編搜集整理的一篇關(guān)于O2O電子商務(wù)模式研究的論文范文，歡迎閱讀查看。
前言
在信息技術(shù)快速發(fā)展的背景下，人們迎來(lái)了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，人們工作和生活中的方方面面都受到了深刻的影響�，F(xiàn)階段，網(wǎng)上購(gòu)物成為人們熱衷的一項(xiàng)活動(dòng)，同時(shí)也充分體現(xiàn)了電子商務(wù)模式的便利�；ヂ�(lián)網(wǎng)還能夠搭建起一個(gè)平臺(tái)供顧客、企業(yè)以及供應(yīng)商使用。據(jù)有效數(shù)據(jù)顯示，O2O電子商務(wù)模式將擁有萬(wàn)億以上的市場(chǎng)。近年來(lái)，O2O電商行列中人數(shù)越來(lái)越多，商品的數(shù)量和種類以指數(shù)速度增長(zhǎng)，因此，O2O電子商務(wù)必須加強(qiáng)對(duì)推薦方法的研究，為用戶創(chuàng)造更加便利的環(huán)境。
一、O2O 電子商務(wù)中推薦模型研究
(一)該商務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
組合和分離是該商務(wù)系統(tǒng)的兩種基本結(jié)構(gòu)。它們?cè)谶\(yùn)行過(guò)程中都具有自身的優(yōu)勢(shì)與缺陷，同時(shí)，它們也適用于不同的范圍。組合式結(jié)構(gòu)，指的是在現(xiàn)有的電子商務(wù)系統(tǒng)內(nèi)加入這一推薦系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)的使用要完全依靠現(xiàn)有電子商務(wù)系統(tǒng)，這一結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是擁有簡(jiǎn)單的部署實(shí)施，卻無(wú)法進(jìn)行獨(dú)立運(yùn)行，因?yàn)�，現(xiàn)有的商務(wù)系統(tǒng)將會(huì)最大限度的限制該結(jié)構(gòu)的運(yùn)行，導(dǎo)致其擁有極差的外延性和移植性。特定情況下，這種結(jié)構(gòu)還會(huì)對(duì)現(xiàn)有電子商務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生影響。因此，如果選擇的推薦系統(tǒng)比較復(fù)雜，要想對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)不造成任何影響，就不可以應(yīng)用這種組合式結(jié)構(gòu);分離式結(jié)構(gòu)，指的是數(shù)據(jù)能夠在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)通過(guò)數(shù)據(jù)層時(shí)得到共享，網(wǎng)頁(yè)資源能夠在用戶層得到共享，促使推薦系統(tǒng)與現(xiàn)有系統(tǒng)產(chǎn)生獨(dú)立的界面。現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)法對(duì)其產(chǎn)生制約的效果，運(yùn)行和功能也不會(huì)受到影響，同組合式結(jié)構(gòu)相比，它更適合與相對(duì)復(fù)雜的部署個(gè)性化推薦[1]。
(二)O2O 電子商務(wù)中推薦模型
這一模型最大的特點(diǎn)就是當(dāng)顧客想要對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行訪問(wèn)時(shí)，一個(gè)特別的推薦顯示功能能夠出現(xiàn)于顧客與網(wǎng)站中間�，F(xiàn)階段，各種電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中，都需要對(duì)大批的顧客資料、商品詳情和交易記錄等進(jìn)行處理，因此，在這里使用各種先進(jìn)的技術(shù)技術(shù)，如人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，是無(wú)法及時(shí)處理以上大量的數(shù)據(jù)和信息的。處理以上問(wèn)題最好的方法就是采取離線處理的方式，在規(guī)定的時(shí)間間隔內(nèi)，再更新處理過(guò)后的結(jié)果。
例如，某網(wǎng)站在聚類的基礎(chǔ)上，其個(gè)性化推薦模型有四個(gè)重要組成部分，即輸入模塊、輸出模塊、離線處理模塊、在線推薦模塊。以在線推薦模塊為例，該模塊需要將聚類中心與顧客之間的類似程度進(jìn)行計(jì)算。由于顧客聚類數(shù)目是在離線的情況下得到的，所以真實(shí)的顧客數(shù)目要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于此數(shù)目。因此，采用這一模塊來(lái)推薦處理相關(guān)數(shù)據(jù)，能夠使準(zhǔn)確度得到很大提高，還能夠極大的節(jié)省時(shí)間。用戶能夠更快捷的找到目標(biāo)，有利于顧客用戶滿意度的提升和網(wǎng)站銷售量的增加[2]。
二、O2O 電子商務(wù)模式中推薦方法的研究
(一)傳統(tǒng)基于聚類的協(xié)同過(guò)濾分析
推薦算法內(nèi)使用聚類技術(shù)，能夠?qū)⒃u(píng)分矩陣進(jìn)行壓縮，促使其以c個(gè)簇來(lái)構(gòu)成整個(gè)評(píng)分矩陣，還可以使聚類過(guò)程在離線狀態(tài)下完成，將維度進(jìn)行縮小，為最近鄰居的搜索提供方便，以此來(lái)將推薦算法中的推薦效率進(jìn)行提高，同時(shí)提高其外延性和實(shí)時(shí)性。然而，傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾推薦是建立在聚類之上的，這里的聚類指的是硬聚類，它的代表是K-Mean聚類。該模式的推薦系統(tǒng)中，具有顧客多和數(shù)據(jù)大的特點(diǎn)，所以導(dǎo)致了較大的數(shù)據(jù)維度，降低了推薦算法的效率。同時(shí)還有兩種缺陷存在于傳統(tǒng)聚類算法當(dāng)中：首先，初始化的聚類，是隨機(jī)生成的，擁有極高的不穩(wěn)定性，致使聚類結(jié)果當(dāng)中存在較大的偏差;其次，聚類簇中的邊界缺陷，造成重疊現(xiàn)象在聚類對(duì)象中產(chǎn)生。這兩種缺陷將會(huì)促使準(zhǔn)確率極大的降低[3]。
(二)FCM 聚類算法
首先，該算法具有一定的優(yōu)點(diǎn)。在對(duì)顧客評(píng)分和商品屬性進(jìn)行描述的過(guò)程中，F(xiàn)CM模型更具優(yōu)勢(shì)。它將一個(gè)簇只能對(duì)應(yīng)一個(gè)顧客的現(xiàn)象打破了，顧客和商品的模糊特性得到充分的展示;其次，該算法也存在一定的缺陷。這一算法是運(yùn)用連續(xù)的迭代來(lái)促使最優(yōu)函數(shù)值的形成，其中，聚類結(jié)果的優(yōu)良會(huì)受到初始聚類中心的嚴(yán)重影響，隨機(jī)性的選取初始方案，會(huì)使聚類的結(jié)果不穩(wěn)定。再者，距離函數(shù)。如果選取的距離函數(shù)不夠恰當(dāng)，計(jì)算性能就會(huì)受到嚴(yán)重的影響。假如應(yīng)用歐式距離，在特定的環(huán)境下，將會(huì)造成大量的項(xiàng)目出現(xiàn)在聚類簇中，但是一些簇中卻只有幾個(gè)項(xiàng)目，造成了嚴(yán)重不平衡聚類的出現(xiàn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)很好的項(xiàng)目聚類[4]。
三、結(jié)論
電子商務(wù)的飛速發(fā)展，給人們的生活帶來(lái)了極大的便利，O2O電子商務(wù)模式的產(chǎn)生，無(wú)疑是又一次的技術(shù)變革。系統(tǒng)研究該商務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和推薦模型，對(duì)于促進(jìn)推薦方法的研究具有重要意義。應(yīng)用傳統(tǒng)基于聚類的協(xié)同過(guò)濾分析和FCM 聚類算法來(lái)加強(qiáng)推薦方法的研究，能夠有效解決現(xiàn)階段O2O電子商務(wù)模式中的不足。
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