基于LBS的O2O电子商务个性化推荐方法研究

随着O2O电子商务规模的不断扩大,O2O电子商务个性化推荐方法也成为研究热点。基于位置的服务(LBS)是O2O区别于传统电子商务的一个重要特点,因此在O2O电子商务个性化推荐中引入位置信息显得尤为重要。本文分析已有的电子商务个性化推荐技术,提出一种基于LBS的O2O电子商务个性化推荐系统架构,并在此基础上提出了一种基于LBS的O2O电子商务个性化推荐的方法和思路,以期提高O2O电子商务中个性化推荐的效率。     

基于Logistic回归的中稻推荐施肥模型

以湖北省洪湖市测土配方施肥项目2006、2007年中稻肥料效应试验结果为数据源构建Logistic逐步回归模型,得到目标产量≥6 750 kg·hm-2、≥7 200 kg·hm-2和≥7 500 kg·hm-2时的Logistic模型,模型中引入有效磷、速效钾养分等级和氮肥用量为自变量,3个回归模型的显著性和各参数效应均满足了显著性检验(P＜0.05).由概率预报模型可计算出不同土壤养分等级和不同氮肥用量下的中稻产量≥6 750kg·hm-2、≥7 200 kg·hm-2和≥7 500 kg·hm-2的概率分布,可为当地施肥决策提供科学依据.     

个性化推荐攻击检测模型研究

协同过滤是最核心、最典型的个性化推荐技术,广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息的敏感性使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键。作者先简要介绍了个性化推荐及推荐攻击的基本概念;而后分析比较了各种攻击检测模型。     

基于SWOT-PEST模型的新疆绿色农产品电子商务分析

在分析新疆绿色农产品电子商务概况和SWOT-PEST综合分析法的基础上,构建了SWOT-PEST矩阵,并对影响新疆绿色农产品电子商务发展的内外部环境因素进行了具体分析,从而得出当前其发展面临的形势,并提出了相应的发展策略。     

多Agent策略下的农业电子商务个性化推荐模型和接纳度研究

伴随着电子贸易和智慧农业的发展,越来越多的购买者通过农业电子商务体系进行农产品贸易,而个性化推荐能够给网络购买者提供便利。采用调查问卷的方式分析农产品购买者偏好,进而设计出多智能体(Agent)策略下的农业电子商务个性化推荐整体和各部分架构;采用协作过滤完成推荐数据和隐性反馈分析,进而采用SPSS 18.0结合信度和聚类方法分析本研究系统的接纳度。结果表明,易用度、有用度、舒适程度、感知安全和社群作用均对购买者接纳个性化推荐有正向作用,并给出完善推荐系统的建议。     

基于Web日志挖掘的个性化推荐网络教学模型研究

介绍了Web数据挖掘的概念、分类及Web日志挖掘的实现过程,将Web日志挖掘技术引入到现代教育技术领域,构建一个能够实现个性化推荐的网络教学模型,为不同的受教育对象生成个性化的学习内容,达到差异化教学、因材施教的要求。     

基于农民专业合作社的农产品电子商务初探

《中华人民共和国农民专业合作社法》第二条规定:农民专业合作社以其成员为主要服务对象,提供农业生产资料的购买,农产品的销售、加工、运输、贮藏以及与农业生产经营有关的技术、信息等服务。同时,近几年,我国出现了农产品供过于求、价格下跌、农民收入增长困难等问题。如果不尽快改变这种状况,会严重挫伤农民的积极性,动摇农业的基础地位,进而影响社会的稳定与和谐社会的创建。要解决这些问题,农产品销售问题是一个关键环节。基于以上两点,通过对基于农民专业合作社的电子商务农产品销售模式研究,初步探求解决这一问题的途径。     

电子商务环境下基于Fuzzy-AHP的农产品物流能力评价模型构建

运用平衡记分卡构建了电子商务环境下农产品物流能力指标体系模型,并运用模糊层次分析法(Fuzzy-AHP)对该农产品物流能力评价模型进行了评价探讨。研究结果表明,根据建立的模糊评价模型,运用Fuzzy-AHP方法可将农产品物流能力评价转化为有数学依据的简单易行的评价,诊断出物流企业农产品物流自身的薄弱环节,增强企业竞争力。     

基于深度神经网络的个性化推荐系统研究

为了有效地提升海量文献信息检索过程中的用户个性化满足程度,该文设计了一个全新的个性化推荐系统.在这个系统中,核心算法是基于深度神经网络的个性化推荐方法.此方法构建的深度神经网络,包含了嵌入层、编码层、个性化特征融合层、解码层4个层次,从而准确地反应用户的个性化需求并完成查询推荐.以基于DNN网络的文献检索方法、基于Segnet网络的文献检索方法、基于Seq2Seq网络的文献检索方法为对比算法,针对计算机、通信、机械、电气、建筑、历史、政治、经济、数学、英语10类文献数据进行查询推荐实验,比较4种方法检索结果与用户需求的吻合程度.实验结果表明:该文提出的基于深度神经网络的检索方法,其检索结果的用户个性化需求吻合度高于其他3种方法近10个百分点,对于英语类文献检索结果的个性化需求吻合度,甚至达到了90.2%,这充分说明了该文提出的检索方法和构建的个性化推荐系统有效.     

基于云计算的农产品电子商务平台构建

构建农产品电子商务平台是实现农产品电子商务的重要环节。利用云计算技术来建设的农产品电子商务平台具有保障平台运行的稳定可靠、降低平台建设、运营和维护成本、提供灵活多样的网络服务和系统兼容性高、可扩展性好的优势。针对农产品电子商务平台,设计了包含客户端、软件即服务Saa S、平台即服务Paa S、基础设施即服务四个层次的平台总体结构,设计了平台实现的十个基本功能结构。     

基于商业模型画布对广西农产品电子商务经营模式的分析研究

近年来广西农产品经营者依托互联网思维开展农产品电子商务,并取得了一定的成绩,但同质化竞争和客户粘性问题仍未有效解决。项目研究运用商业模型画布分析广西农产品开展电子商务的经营模式,在企业基础条件和顾客资源两个方向上寻找解决方案,改善现有的经营模式,使经营者以应对同质化竞争条件下的价格战和客户粘性问题,并最终提升竞争者在农产品电子商务经营模式能够创造市场竞争力。     

基于Web挖掘的一种个性化推荐算法

针对用户个性差异向用户推荐适合于他们的内容已经成为Web技术的研究热点。Web挖掘是实现Web个性化推荐的关键技术之一。结合Web使用挖掘与Web内容挖掘技术,研究了网页的特征化表示和用户兴趣模型的表示,提出了一种基于Web挖掘的推荐算法,能够有效发现用户兴趣,提高推荐页面的准确率。     

基于CSA平台的美国农产品电子商务模式

本文在介绍社区支持农业(CSA)平台的含义及产生背景的基础上,以美国电子商务网站Farmigo为具体案例,分析了以CSA为平台的美国农产品电子商务模式的运作流程和特色优势。同时结合中国实际,讨论该模式的可借鉴性,为探索未来中国农产品电子商务的发展方向,提出政策性建议。     

基于国际经验的中国农产品电子商务模式分析

随着互联网信息技术的普及为各国农业发展提供了全新的技术手段,农产品电子商务在各国得到了快速发展。中国农产品电子商务还处于起步阶段,整体发展水平较低,本文通过分析国外农产品电子商务的发展状况,结合中国国情,提出公司+农户的农产品电子商务发展模式。     

基于大数据环境的农产品个性化营销探讨

互联网科技的发展,加速了大数据时代的进程,同时世界经济一体化和国际贸易的发展,对传统的农产品营销也提出了新的要求,农产品营销的个性化发展成为了主流趋势。因此,在大数据环境下,农产品营销应该走创新发展的模式,积极吸引和借鉴外国的生产经验、技术和市场营销策略等,推动我国农产品加工产业的发展,增加我国的国民生产总值。     

基于本体和CBR的电子商务推荐系统研究

大量信息的异构性带来了信息集成上的问题,已成为电子商务推荐系统的瓶颈。对基于本体和CBR的电子商务推荐系统进行了研究,阐述了系统总体架构和主要模块功能,具体描述了基于领域本体的案例表示,并提出了综合相似度计算方法。研究表明,该系统实现的案例推荐具有更高的准确率,说明该系统具有可行性。     

农业电子商务中基于用户兴趣变化的协同过滤推荐技术研究

由于农业本身季节性强的特点,推荐系统的实时性对农业电子商务网站至关重要。然而传统的协同过滤推荐技术不可避免地存在时效性差的问题。针对这一问题,本文分别从用户对商品的浏览时间及浏览频率两个方面追踪用户兴趣的变化,提出了浏览时间权重和浏览率权重,进而设计用户兴趣权重。将反映用户兴趣的权重值引入传统的协同过滤推荐技术中,得到新的加权计算用户相似度的计算方法,使推荐结果可以随着用户兴趣的迁移而改变。实验结果证明,该方法大大提高了推荐结果的准确性。     

基于数字证书的电子商务数据安全模型

电子商务系统中的安全性隐患是多方面的,主要有系统中断,信息被窃听、篡改、伪造和对交易行为的抵赖。本文介绍的数字证书,由权威公正的第三方机构即CA中心签发的,以数字证书为核心的加密技术可以对网络上传输的信息进行加密和解密、数字签名和签名验证,确保网上传递信息的机密性、完整性,以及交易实体身份的真实性,签名信息的不可否认性,保障网络应用的安全性,从而在一定程度上解决电子商务系统中的安全性隐患问题。     

基于内容过滤推荐的农业信息推荐模型研究

针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。