电子商务企业中在线信誉管理系统的个性化推荐服务研究
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摘要
电子商务的普及和流行改变了传统企业的商务运行模式,随着Internet和相关Web技术的发展,企业与消费者之间能够容易地进行交互,同时电子商务网站能够保证在规定的时间内完成商务交易。但是电子商务网站并不能够降低用户购买商品时的挑选时间,如果将卖家的商品信息以列表的方式展现在消费者的面前,则可大大加快挑选商品的速度,节约电子商务站点服务器的使用时间,同时也节省消费者的宝贵时间,由此电子商务企业中的推荐服务便应运而生。
目前,基于企业与消费者模式的电子商务服务形式正由手工浏览商品信息阶段转变为电子商务站点根据卖家信誉主动提供商品信息的阶段。电子商务企业中的在线信誉管理系统在很好地解决卖家信誉评定的同时,也为个性化的推荐服务提供了更为广阔的发展空间。
本文将在线信誉数据与商品信息相结合,以在线信誉管理系统为依托,讨论了电子商务环境下的个性化推荐服务。本文从实证研究的角度给出了个性化推荐服务建设的清晰思路,总结了现有电子商务网站的个性化推荐服务的内容,并以淘宝网为例,通过数据分析,给出了结合在线信誉管理系统中信誉数据的个性化推荐服务策略,并将信誉度、发货速度、卖家所在地、价格、邮费、服务态度等因素考虑在内,利用关联规则计算出个性化推荐服务方式,使新的个性化推荐服务在推荐商品时比现有的推荐服务更加准确合理,
目前,国内外学者对个性化推荐功能及服务的研究还不够深入和系统,而该领域又是一个跨多学科的研究领域,涉及计算机技术、数据库技术、现代管理学等学科,相信这方面的研究将为传统的经济学与管理学理论在解释电子商务理论方面存在的滞后性提供建议并丰富其理论内容。本论文进一步完善了网络个性化推荐服务,提出构建电子商务企业中在线信誉管理系统的推荐服务的若干策略。
本论文从管理层面提出了可操作性强的电子商务个性化推荐服务的实现手段、方法与途径,并以国内知名的电子商务购物网站“淘宝网”为例,进行实证分析,以期在实践上为各大电子商务网站的建设提供借鉴与参考。
E-commerce has changed the traditional business model. With the development of the Web technology, enterprises can more easily communicate with customers, E-commerce webs can complete business deals within the required time. But the E-commerce business websites can not properly solve the problem of the customers’long purchasing time, if we can list the information of goods in front of the customers, the purchasing time will be greatly reduced, and the server of the E-commerce websites will be used much more efficiently, thus, the recommendation service emerge as such requires.
At present, the E-commerce service model, which is based on B2C, has be transformed from the stage of information browsing to the stage of information recommending based on buyers’credit information. The online reputation management system not only solves the credit assessing of the buyers, but also provides a much broader vision for the personalized recommendation service of the E-commerce websites. Combining the online credit information and Commodity information, backed by the online reputation management system, this thesis will study the online personalized recommendation service and provide the framework and content of the customized recommendation service from the perspective of emperical study. With case of“taobao.com”as emperical analysis, this thesis will also discuss some tactics for personalized recommendation service and with the prices, buyers’addresses, postage and delivery speed considered, the author will prove the advantages of the personalized recommendation service through correlation analysis.
Presently, neither domestic nor overseas scholars have studied personalized recommendation service and functions thoroughly and systematically, and this is an interdisciplinary field, which is related to computer technology,database technology,modern management and many other subjects. Research on this field is believed to provide suggestions on how to explain the lag of the E-commerce theories with the theories of traditional economics and management. This thesis attempts to improve the personalized recommendation service, and propose a number of tactics on building the online credit management system service of the E-commerce business.
This thesis puts forward some feasible means and approaches for the E-commerce personalized recommendation service, and taking the famous E-commerce business of‘taobao.com’as an example, we also empirically analyze it in order to offer suggestions and samples to the practice of the E-commerce websites building.
目前,基于企业与消费者模式的电子商务服务形式正由手工浏览商品信息阶段转变为电子商务站点根据卖家信誉主动提供商品信息的阶段。电子商务企业中的在线信誉管理系统在很好地解决卖家信誉评定的同时,也为个性化的推荐服务提供了更为广阔的发展空间。
本文将在线信誉数据与商品信息相结合,以在线信誉管理系统为依托,讨论了电子商务环境下的个性化推荐服务。本文从实证研究的角度给出了个性化推荐服务建设的清晰思路,总结了现有电子商务网站的个性化推荐服务的内容,并以淘宝网为例,通过数据分析,给出了结合在线信誉管理系统中信誉数据的个性化推荐服务策略,并将信誉度、发货速度、卖家所在地、价格、邮费、服务态度等因素考虑在内,利用关联规则计算出个性化推荐服务方式,使新的个性化推荐服务在推荐商品时比现有的推荐服务更加准确合理,
目前,国内外学者对个性化推荐功能及服务的研究还不够深入和系统,而该领域又是一个跨多学科的研究领域,涉及计算机技术、数据库技术、现代管理学等学科,相信这方面的研究将为传统的经济学与管理学理论在解释电子商务理论方面存在的滞后性提供建议并丰富其理论内容。本论文进一步完善了网络个性化推荐服务,提出构建电子商务企业中在线信誉管理系统的推荐服务的若干策略。
本论文从管理层面提出了可操作性强的电子商务个性化推荐服务的实现手段、方法与途径,并以国内知名的电子商务购物网站“淘宝网”为例,进行实证分析,以期在实践上为各大电子商务网站的建设提供借鉴与参考。
E-commerce has changed the traditional business model. With the development of the Web technology, enterprises can more easily communicate with customers, E-commerce webs can complete business deals within the required time. But the E-commerce business websites can not properly solve the problem of the customers’long purchasing time, if we can list the information of goods in front of the customers, the purchasing time will be greatly reduced, and the server of the E-commerce websites will be used much more efficiently, thus, the recommendation service emerge as such requires.
At present, the E-commerce service model, which is based on B2C, has be transformed from the stage of information browsing to the stage of information recommending based on buyers’credit information. The online reputation management system not only solves the credit assessing of the buyers, but also provides a much broader vision for the personalized recommendation service of the E-commerce websites. Combining the online credit information and Commodity information, backed by the online reputation management system, this thesis will study the online personalized recommendation service and provide the framework and content of the customized recommendation service from the perspective of emperical study. With case of“taobao.com”as emperical analysis, this thesis will also discuss some tactics for personalized recommendation service and with the prices, buyers’addresses, postage and delivery speed considered, the author will prove the advantages of the personalized recommendation service through correlation analysis.
Presently, neither domestic nor overseas scholars have studied personalized recommendation service and functions thoroughly and systematically, and this is an interdisciplinary field, which is related to computer technology,database technology,modern management and many other subjects. Research on this field is believed to provide suggestions on how to explain the lag of the E-commerce theories with the theories of traditional economics and management. This thesis attempts to improve the personalized recommendation service, and propose a number of tactics on building the online credit management system service of the E-commerce business.
This thesis puts forward some feasible means and approaches for the E-commerce personalized recommendation service, and taking the famous E-commerce business of‘taobao.com’as an example, we also empirically analyze it in order to offer suggestions and samples to the practice of the E-commerce websites building.
引文
[1] http://www.cnnic.net.cn/,2009
[2] http://www.taobao.com,2009
[3] http://www.eachnet.com,2009
[4] http://www.jlcss.com.cn/chanpingxinxi/lajiyoujian.htm,2009
[5]刘鲁.推荐系统研究进展及展望[J].信息系统学报,2008,1(1):1-9
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[7]梁伟.电子商务推荐系统中推荐模型的研究[J].计算机工程与应用,2006,36(4):1-4
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[10]支芬和,田玲,敖静海.电子商务环境下客户忠诚的探究[J].商业研究,2007,(01):37-38
[11] http://baike.baidu.com/view/4463.htm,2009
[12]桂河清.电子商务对企业竞争优势影响探析[J].商场现代化,2008,(14):12-15
[13] http://www.yesky.com/20011210/209076.shtml
[14]周致平.自助服务时代悄然而至[J].信息与电脑,2008,(09):56-58
[15]陈卫东.安全电子商务解决方案的研究[J].安阳师范学院学报,2000,(02) .
[16] http://www.a.com.cn/cn/wlgg/ckzl/000609netr.htm,2009
[17]钟镇铭.电子商务与网上宣传[J].网际商务,2002,(04):23-25
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[20]李凤慧.基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统[J].潍坊学院学报,2004,(02)
[21] http://findarticles.com/p/articles/mi_m0EIN/is_2001_May_22/ai_74866702/,2009
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[26]王林,曾宇容.电子商务时代的客户忠诚管理[J].科技管理研究,2005,(02):106-107
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[29] http://baike.baidu.com/view/4463.htm#3,2009
[30] http://hi.baidu.com/tianjieshao/blog/item/6e66a53e392893f8828b13ba.html,2009
[31] http://www.ewcity.com/About/EwCity/UseExplain2.htm,2009
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[36] http://home.dangdang.com/
[37]方辉,谭建荣,谭颖,冯毅雄.基于Web的制造信息主动推荐服务研究[J].计算机集成制造系统, 2008,(11):2253-2260
[38]吴克文.基于内容挖掘的博客推荐系统的设计与实现[J].科学情报开发与经济,2008,(25)
[39] http://www.d-library.com.cn/index.jsp,2009
[40] http://www.ssreader.com,2009
[41] http://www.dangdang.com/,2009
[42] http://www.taobao.com,2009
[43] http://www.amazon.com/,2009
[44]余小鹏.一种基于多层关联规则的推荐算法研究[J].计算机应用,2007,(06):2-3
[45]耿焱.挖掘多级概念上的广义关联规则[J].南京金融高等专科学校学报,2002,(04):54-55
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[47]李新良,陈湘涛.数据挖掘中关联规则算法的研究[J].计算机工程与科学,2007,(12):11-12
[48]佘俊胜,黄战.一种面向图书馆新书推荐服务的广义关联规则挖掘算法[J].现代图书情报技术,2006,(10):20-23
[49]邹丽霞,基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究[J].内江科技,2007,(10):20-21
[50]马刚.关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D].上海交通大学,2008,5-12
[51]赵艳霞,梁昌勇.基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用[J].价值工程,2006,(05):83-84
[52]邓凯.基于Web使用挖掘和关联规则的页面推荐模型的研究与实现[D].华东师范大学,2007,31-32
[53] CNNIC.2009年中国网络购物调查研究报告数据[R].中国互联网络信息中心,2009,7
[54] CNNIC.中国互联网络发展状况统计报告[R].中国互联网络信息中心,2009,7
[55]中国电子商务诚信联盟官方网站:http://www.ec315.org
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②宁彬.电子商务推荐系统的应用[J].商场现代化,2007,25(9):1
③梁伟.电子商务推荐系统中推荐模型的研究[J].计算机工程与应用,2006,36(4):1-4
④邓立恒.基于网络的个性化信息服务研究[J].科技情报开发与经济,2009,7(11):1-2
⑤熊馨,王卫平,叶跃祥.电子商务个性化产品推荐策略研究[J].科技进步与对策,2005,7(57):1-2
①支芬和,田玲,敖静海.电子商务环境下客户忠诚的探究[J].商业研究,2007,(01):37-38
②http://baike.baidu.com/view/4463.htm,2009
①桂河清.电子商务对企业竞争优势影响探析[J].商场现代化,2008,(14):12-15
②http://www.yesky.com/20011210/209076.shtml
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②http://www.a.com.cn/cn/wlgg/ckzl/000609netr.htm,2009
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①李建标,王光荣,巨龙,于娟.产品差异度与双寡头厂商行为的实验分析[J].产业经济评论,2008,(04) :58-72
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②http://findarticles.com/p/articles/mi_m0EIN/is_2001_May_22/ai_74866702/,2009
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①宋光兴,杨德礼.电子商务中在线信誉管理系统设计的若干问题研究[J].系统工程,2004,22(9):5-9
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①王林,曾宇容.电子商务时代的客户忠诚管理[J].科技管理研究,2005,(02):106-107
①http://baike.baidu.com/view/4463.htm,2009
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②http://baike.baidu.com/view/4463.htm#3,2009
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①http://www.ewcity.com/About/EwCity/UseExplain2.htm,2009
①http://www.detuo.com/znglxt.htm,2009
②http://baike.baidu.com/view/45496.htm
③龚松杰.电子商务推荐系统中推荐技术研究[J].商场现代化,2008,(08):167
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①马刚.关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D].上海交通大学,2008,5-6
②赵艳霞,梁昌勇.基于关联规则的推荐系统在电子商务中的应用[J].价值工程,2006,(05):83-84
①邓凯.基于Web使用挖掘和关联规则的页面推荐模型的研究与实现[D].华东师范大学,2007,31-32
②邓凯.基于Web使用挖掘和关联规则的页面推荐模型的研究与实现[D].华东师范大学,2007,31-32
③马刚.关联规则挖掘在电子商务中的研究与应用[D].上海交通大学,2008,11-12
④本算法以C语言程序结构的形式给出
[2] http://www.taobao.com,2009
[3] http://www.eachnet.com,2009
[4] http://www.jlcss.com.cn/chanpingxinxi/lajiyoujian.htm,2009
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[8]邓立恒.基于网络的个性化信息服务研究[J].科技情报开发与经济,2009,7(11):1-2
[9]熊馨,王卫平,叶跃祥.电子商务个性化产品推荐策略研究[J].科技进步与对策,2005,7(57):1-2
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[11] http://baike.baidu.com/view/4463.htm,2009
[12]桂河清.电子商务对企业竞争优势影响探析[J].商场现代化,2008,(14):12-15
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[15]陈卫东.安全电子商务解决方案的研究[J].安阳师范学院学报,2000,(02) .
[16] http://www.a.com.cn/cn/wlgg/ckzl/000609netr.htm,2009
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[18]李建标,王光荣,巨龙,于娟.产品差异度与双寡头厂商行为的实验分析[J].产业经济评论,2008,(04) :58-72
[19]罗小兰.B2C电子商务企业产品定价策略分析——以卓越网为例[J].网络财富,2008,(08):41-43
[20]李凤慧.基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统[J].潍坊学院学报,2004,(02)
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[22]田凤喜,郝立莹.电子商务环境下的企业市场营销策略[J].边疆经济与文化,2008,(04):36-37
[23]宋光兴,杨德礼.电子商务中在线信誉管理系统设计的若干问题研究[J].系统工程,2004,22(9):5-9
[24]周洁如.客户忠诚及其经济价值分析[J].上海管理科学,2002(5):57-58
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[28] http://baike.baidu.com/view/4463.htm#1,2009
[29] http://baike.baidu.com/view/4463.htm#3,2009
[30] http://hi.baidu.com/tianjieshao/blog/item/6e66a53e392893f8828b13ba.html,2009
[31] http://www.ewcity.com/About/EwCity/UseExplain2.htm,2009
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[40] http://www.ssreader.com,2009
[41] http://www.dangdang.com/,2009
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[47]李新良,陈湘涛.数据挖掘中关联规则算法的研究[J].计算机工程与科学,2007,(12):11-12
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[49]邹丽霞,基于关联规则挖掘的Web个性化推荐研究[J].内江科技,2007,(10):20-21
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[59] Hans van der Heijden. Understanding Online Purchase Intentions: Contributions from Technology and Trust Perspectives [J]. European Journal of Information Systems,2003,(12): 41-48
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[61] Cynthia G,McDonald Carlos Slawson Jr. Reputation in an Internet Auction market[J]. Economic Inquiry,2002,40(4): 633-650
[62] Barrett S,Konsynski B. Inter-Organization Information Sharing Systems[J]. MIS Quarterly,1982,6(4): 93-105
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④本算法以C语言程序结构的形式给出