《網(wǎng)店個(gè)性化服務(wù)問(wèn)題研究開題報(bào)告文獻(xiàn)綜述（含提綱）4800字》

天貓商城個(gè)性化服務(wù)發(fā)展研究1研究背景當(dāng)今時(shí)代是一個(gè)信息科技的時(shí)代，隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步，科技不斷的發(fā)達(dá)，越來(lái)越多的信息以電子傳輸?shù)男问秸宫F(xiàn)在人們面前，電子商務(wù)的發(fā)展也是勢(shì)不可擋的，越來(lái)越多的電子商務(wù)網(wǎng)站涌現(xiàn)，電商企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈，那么電商企業(yè)如何在這激勵(lì)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地，目前急需去提升的就是要讓用戶可以更加方便快捷的在網(wǎng)站看到自己需要購(gòu)買的商品種類，這就需要電子商務(wù)平臺(tái)加強(qiáng)自身的個(gè)性化推薦服務(wù)模式的建設(shè)，能夠精準(zhǔn)和迅速將用戶所需的商品信息推送給用戶。電子商務(wù)平臺(tái)在最初的時(shí)候，對(duì)于數(shù)據(jù)的操控太粗糙，用戶要是想在網(wǎng)站購(gòu)買一種商品，那么就在搜索詞條中輸入需要的商品名稱或者是名稱的關(guān)鍵字，那么平臺(tái)就會(huì)對(duì)此進(jìn)行篩選，這種服務(wù)過(guò)于簡(jiǎn)單，并不能很好的為用戶服務(wù)。隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展，電子商務(wù)的服務(wù)越業(yè)越人性化和個(gè)性化，通過(guò)對(duì)用戶所點(diǎn)擊信息、購(gòu)買信息的收集來(lái)確定用戶這段時(shí)期的喜好，將用戶喜好的商品類型推薦給用戶，刺激用戶的購(gòu)買欲望，從而提高商品的銷量，還有電商可以根據(jù)這些海量信息，來(lái)分析出用戶的潛在的購(gòu)買的可能性，然后向用戶推薦現(xiàn)在還沒(méi)有瀏覽的商品，便是以后可能會(huì)購(gòu)買的商品，及早的搶占客戶收中的購(gòu)買意向，電商企業(yè)的個(gè)性化推薦服務(wù)的水平高低，不僅決定了為用戶提供服務(wù)的質(zhì)量高低，還可以提高企業(yè)的銷量，從而增加企業(yè)的盈利能力。所以，提升電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦水平有利于提高電商企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，可以讓國(guó)內(nèi)的電子商務(wù)健康的成長(zhǎng)。在各個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站里面，為用提供了許多的產(chǎn)品信息和銷售服務(wù)時(shí)，就需要將這些產(chǎn)品信息進(jìn)行分類，當(dāng)客戶提出要求時(shí)能自動(dòng)推送到用戶面前，而不需要用戶在大量的信息中去尋找，這就要求電子商務(wù)的個(gè)性化推薦服務(wù)必須要精準(zhǔn)及迅速。而讓電子商務(wù)具有這樣的精準(zhǔn)全面的信息推送的服務(wù)模式可以讓用戶得到更好的網(wǎng)站體驗(yàn)，還可以使自己穩(wěn)定老用戶，發(fā)展越來(lái)越多的新用戶，提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力。電子商務(wù)平臺(tái)的盈利方式來(lái)源于向用戶用費(fèi)使用戶成為平臺(tái)的會(huì)員，在推廣自己品牌的時(shí)候會(huì)投入大量的廣告增加品牌的知名度和平臺(tái)內(nèi)商品的銷量，那么這些平臺(tái)就由大量的數(shù)據(jù)購(gòu)成，每個(gè)用戶在一段時(shí)間內(nèi)所需要的商品種類是不同的，那么這個(gè)用戶所需要購(gòu)買的商品，會(huì)在平臺(tái)上進(jìn)行一定的瀏覽，那么電子商務(wù)平臺(tái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將知道用戶的需要，從而將相同類型的商品推送到客戶面前，大大增加了商品的銷量，也方便的用戶。在電子商務(wù)平臺(tái)有著各種各樣的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，那么用戶如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)資料而進(jìn)行觀察分析就需要用戶提高自身的觀察能力，而對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，如何對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行操控，通過(guò)這數(shù)據(jù)了解用戶的喜好，讓用戶可以更加便捷的來(lái)進(jìn)行消費(fèi)，就需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化的推薦服務(wù)。對(duì)于大數(shù)據(jù)進(jìn)行操控就是將這些大數(shù)據(jù)變?yōu)楦鼮橛行У姆?wù)，對(duì)于不同的用戶不同的商戶提供相對(duì)應(yīng)的服務(wù)，這些大數(shù)據(jù)主要是由用戶瀏覽的信息，對(duì)于商品的關(guān)注信息，用戶的購(gòu)買信息等等綜合而生成的，而電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)就需要對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合整理與分析，然后了解到客戶的喜好，將客戶特定時(shí)間所需要的商品信息，推薦給用戶，從而提高商品購(gòu)買的成功率，電子商務(wù)企業(yè)也可以利用現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)為平臺(tái)開發(fā)新的服務(wù)項(xiàng)目，增加更多的固定用戶群，并縮減企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。2文獻(xiàn)綜述2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀個(gè)性化服務(wù)這一思想我們最早可以追溯到1970年Neproponte在“TheArchitectureMachine”等相關(guān)文獻(xiàn)中查閱到。1992年，DavidGold利用協(xié)同過(guò)濾推薦功能模塊，研制出郵件過(guò)濾系統(tǒng)，被認(rèn)作為世界上第一次真正意義上面的推薦系統(tǒng)。1999年，SylvainSceneal通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行研究得出：如果使用不同的推薦類型，那么其得出的效果也會(huì)不一樣。雖然信息使用者會(huì)覺(jué)得專家還有系統(tǒng)推薦結(jié)果更專業(yè)，但是實(shí)驗(yàn)證明來(lái)自其他消費(fèi)者的推薦其實(shí)比專家和系統(tǒng)推薦的效果更具可信性。2000年，Venkatesh&Davis基于TAM模子又增加了兩個(gè)變量，別離是：社會(huì)影響、認(rèn)知東西，這兩個(gè)身分經(jīng)由過(guò)程對(duì)感知有效性和感知易用性發(fā)生感化，進(jìn)而對(duì)用戶采取意向和行動(dòng)發(fā)生影響。2000年前后，以Hill和Shardanand為代表的諸多美國(guó)學(xué)者對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦的內(nèi)容進(jìn)行研究，并發(fā)表了相關(guān)著作。2001年，Davdi.R提出用戶自身對(duì)信息推薦服務(wù)的態(tài)度直接關(guān)系到用戶接納的程度。2002年在美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)上，Aimstrong等第一次推出個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)。Smith在2002年時(shí)提出：消費(fèi)者之間由于背景、學(xué)歷、興趣愛好等存在差異以及推薦信息來(lái)源的專業(yè)性程度高低會(huì)直接影響用戶對(duì)推薦服務(wù)的信賴程度，從而影響推薦購(gòu)買決策的制定。Qlusegun在2006年時(shí)對(duì)尼日尼亞電子商務(wù)平臺(tái)推薦影響因素進(jìn)行了研究，研究指出安全問(wèn)題以及公民的收入是影響推薦服務(wù)的重要因素。2007年，Resnick和Varian在《RecommenderSystems》中對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化保舉體系做出了解說(shuō)，他提出根據(jù)用戶喜好和需求為用戶提供合適的推薦，能夠幫助用戶盡快做出決策，到達(dá)摹擬發(fā)賣職員幫忙客戶完成采辦行動(dòng)的進(jìn)程。2009年，F(xiàn)ranke&Keinz指出用戶感知本身偏好的洞察力、表達(dá)偏好的本領(lǐng)和采辦用意的強(qiáng)弱會(huì)直接對(duì)用戶對(duì)產(chǎn)物的立場(chǎng)產(chǎn)生影響。Ling&Benbasa從社會(huì)學(xué)的角度入手，采用情境研究的手段，分析了推薦系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)對(duì)于社會(huì)影響力認(rèn)識(shí)的作用，提出個(gè)性化程度是非常重要的影響因素，從而對(duì)用戶的信任度產(chǎn)生正向的影響。2010年，Ansari提出個(gè)性化推薦依據(jù)是指依照活動(dòng)中包含的用戶信息需求、學(xué)科背景、目標(biāo)任務(wù)、興趣愛好、檢索策略等，為購(gòu)物提出針對(duì)性意見的個(gè)性化推薦軟件。2011年，IBM公司在其電子商務(wù)平臺(tái)Websphere中增加了一個(gè)個(gè)性化舉薦的功能，從而實(shí)現(xiàn)了電子商務(wù)平臺(tái)的個(gè)性化。2011年，谷歌將個(gè)性化推薦元素增添到AdWords中，不僅要關(guān)注搜索關(guān)鍵詞，同時(shí)也要用戶最近一段時(shí)間內(nèi)的搜索歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，分析這些數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的需求進(jìn)行及時(shí)跟蹤分析，為用戶提供精準(zhǔn)度的服務(wù)推薦。2015年，紐約大學(xué)提出了目前為止基于交際收集最為精準(zhǔn)的個(gè)性化保舉算法。2016年，AbdullahOsman在“影響網(wǎng)購(gòu)行為的因素：購(gòu)買意向的中介作用”指出主觀規(guī)范、感知有用性對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買意愿有著顯著的正面引導(dǎo)，但是主觀規(guī)范對(duì)購(gòu)物行為的負(fù)面影響并不大。2017年EricTKLim“通過(guò)電子口碑調(diào)查性別差異對(duì)減輕不信任的影響”發(fā)現(xiàn)性別在緩解電子商務(wù)與不信任之間的關(guān)系中的作用；通過(guò)研究探討了解決性別差異的方法。2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀2008年，蔡日梅把個(gè)性化保舉界說(shuō)成為一種保舉代辦署理，它實(shí)際上是一種基于個(gè)性化信息向指定用戶供給定向的個(gè)性化的信息辦事的軟件。2009年7月，中國(guó)在北京建立了百分點(diǎn)信息科技有限公司，成為了我國(guó)國(guó)內(nèi)首個(gè)以個(gè)性化推薦系統(tǒng)為研究對(duì)象的團(tuán)隊(duì)，目前北京百分點(diǎn)信心科技有限公司也是我國(guó)最先進(jìn)的個(gè)性化推薦技術(shù)的供應(yīng)商。該團(tuán)隊(duì)深入研究了數(shù)據(jù)挖掘以及用戶的需求分析，從而實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同用戶能夠提供優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)推薦。2009年9月，世界上最大的在線電影租賃網(wǎng)站懸賞數(shù)百萬(wàn)美元大獎(jiǎng)獎(jiǎng)勵(lì)獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)，將預(yù)測(cè)結(jié)果精度提高10.05%以上者方可獲得，這一活動(dòng)將在線電影個(gè)性化推薦的效率大大的提高了。2009年9月，我國(guó)的電子商務(wù)平臺(tái)凡客誠(chéng)品提出了搭配推薦購(gòu)買服務(wù)，通過(guò)對(duì)用戶瀏覽習(xí)慣和購(gòu)買習(xí)慣的分析，梳理商品信息，然后對(duì)用戶興趣偏好進(jìn)行推薦算法的評(píng)估，再然后提供搭配推薦，最終達(dá)到推薦符合用戶需求的商品，提升用戶體驗(yàn)以及自身的銷售能力。中國(guó)學(xué)者馬慶國(guó)在2009年時(shí)，以TAM模型為依托，進(jìn)行試驗(yàn)論證得出信息用戶自身積極的情緒會(huì)對(duì)用戶接納程度產(chǎn)生正面的影響。2010年10月當(dāng)當(dāng)網(wǎng)將“個(gè)性化保舉體系2.0”進(jìn)行升級(jí)，在原來(lái)基礎(chǔ)上加入交互方式以及支持用戶定制的功能，并且實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量用戶需求行為的數(shù)據(jù)挖掘以及分析。首先對(duì)用戶瀏覽、收藏、購(gòu)買等行為的商品進(jìn)行收集，然后對(duì)用戶興趣偏好進(jìn)行推薦算法的評(píng)估，起首對(duì)用戶閱讀、保藏、采辦等行動(dòng)的商品舉行搜集，然后對(duì)用戶樂(lè)趣偏好舉行保舉算法的評(píng)估，終究實(shí)現(xiàn)了為用戶舉行一對(duì)一的商品保舉，從而做到為用戶保舉精準(zhǔn)需求。2011年百分點(diǎn)信息科技有限公司和電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)舉行互助，建立了專注于交織保舉、個(gè)性化保舉體系和消費(fèi)心理學(xué)等范疇舉行研究。建立了目前我國(guó)海內(nèi)第一個(gè)個(gè)性化保舉體系結(jié)合研究所，掛住個(gè)性化推薦、交織推薦的研究同時(shí)非常關(guān)注消費(fèi)者的消費(fèi)心理范疇的研究。百度董事長(zhǎng)李彥宏先生在2011年首次正式發(fā)布新的百度搜索首頁(yè)，該首頁(yè)具備推薦搜索功能，為用戶提供更加精準(zhǔn)化的個(gè)性化服務(wù)。百度的全新首頁(yè)將用戶的行為和樂(lè)趣結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行建模，通過(guò)對(duì)過(guò)程算法的不斷改進(jìn)和完善，為用戶提供具有針對(duì)性的事件、信息和商品等。2012年，劉蓓林通過(guò)系統(tǒng)的研究證實(shí)了，個(gè)體因素、技術(shù)因素、社會(huì)因素對(duì)信息用戶接納行為共同產(chǎn)生作用。2015年，根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看，目前京東是我國(guó)最大的B2C模式的電商平臺(tái)，通過(guò)PC端和移動(dòng)端共同創(chuàng)造了10%左右的訂單，京東商城內(nèi)置搜索推薦功能，有專門的部門負(fù)責(zé)推薦搜索的框架設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)以及產(chǎn)品設(shè)計(jì)等工作。目前，京東新版首頁(yè)已經(jīng)上線了“猜你喜歡”、“今日推薦”以及“別人關(guān)注”這三項(xiàng)功能，為不同的用戶進(jìn)行個(gè)性化的推薦服務(wù)。實(shí)在，用戶與保舉體系的交互并非直接的干系，用戶只是感知了體系供給的保舉信息，這是一種全新的信息服務(wù)模式。因此，本文認(rèn)為個(gè)性化的推薦服務(wù)更加強(qiáng)調(diào)服務(wù)模式的創(chuàng)新，而不是一種系統(tǒng)或者技術(shù)。對(duì)以上各學(xué)者的分析，可以發(fā)現(xiàn)不同的學(xué)者對(duì)于個(gè)性化推薦服務(wù)的理解是不同的，但是其本質(zhì)還是同樣的。每一種定義都強(qiáng)調(diào)了電子商務(wù)平臺(tái)需要以不同用戶產(chǎn)生的歷史行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)不同用戶的特征、興趣、行為等來(lái)確定推薦的內(nèi)容?；谝延袑W(xué)者的研究，本文以為：電子商務(wù)平臺(tái)個(gè)性化推薦服務(wù)是指搜集操縱服務(wù)體系及時(shí)的搜集用戶的相關(guān)行為數(shù)據(jù)并舉行整合，按照分歧用戶的特定需求擬定相對(duì)于應(yīng)的信息數(shù)據(jù)，在基于大數(shù)據(jù)的背景下對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式的構(gòu)建。3研究路徑/論文設(shè)計(jì)框架1前言2相關(guān)概念界定2.1電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)概念2.2電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)的特點(diǎn)3電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀研究--以天貓商城為例3.1天貓商城的概況及發(fā)展歷程3.2天貓商城開展電子商務(wù)個(gè)性化推薦的必要性3.3天貓商城應(yīng)用的個(gè)性化信息推薦模式3.4天貓商城個(gè)性化推薦實(shí)施的效果4基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式構(gòu)建及實(shí)施4.1模式構(gòu)建4.1.1電子商務(wù)信息服務(wù)模式4.1.2電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式的構(gòu)建思路4.1.3電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式分析4.2模式實(shí)施4.2.1完善的推薦系統(tǒng)4.2.2大數(shù)據(jù)的安全性4.2.3個(gè)性化推薦的精確度4.2.4合理的利用數(shù)據(jù)4.2.5彈性的處理能力結(jié)論參考文獻(xiàn)致謝4進(jìn)度安排5參考文獻(xiàn)[1]SarwarB,KarypisG,KonstanI,etalItembasedcollaborativefilteringrecommendationalgorithmsforc-commerce[C]Pro-ceedingsoftheACMECOOConference,2000,40(3).[2]PaulResnick,HalR.Varian.Recommendersystems[J].CommunicationsoftheACM,2007,40(3).[3]IEEETransactiononKnowledgeandDataEngineering,2005,Vol.17(6),pp.734-749.[4]楊旭，湯海京，丁剛毅.數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論[M].北京:北京理工大學(xué)出版社2014:26-31.[5]HongxinLi,WeiheDuan.ExpandingtheEnterpriseExportsbyE-business[J].InternationalJournalofBusinessandManagement,2010,5(10).[6]MarkXu,RavniRohatgi,YanqingDuan.E-BusinessAdoptioninSMEs:SomePreliminaryFindingsfromElectronicComponentsIndustry[J].InternationalJournalofE-BusinessResearch(IJEBR),2007,3(1).[7]王浩.電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)計(jì)量分析與發(fā)展對(duì)策研究[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì),2016（08）:59-62.[8]張韞.大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)下的用戶隱私保護(hù)[J].梧州學(xué)院學(xué)報(bào),2016,26（01）:18-20+70.[9]杜念欣.大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)研究[J].中國(guó)管理信息化,2016,19（10）:137.[10]王茜,錢力.大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)發(fā)展動(dòng)向探析[J].商業(yè)研究,2014（08）:150-154.[11]孫雨生,張晨,任潔,朱禮軍.國(guó)內(nèi)電子商務(wù)個(gè)性化推薦研究進(jìn)展:核心技術(shù)[J].現(xiàn)代情報(bào),2017,37（04）:151-157.[12]孫雨