电子商务个性化推荐研究

本书从技术和管理两个方面对电子商务个性化推荐进行研究，采用数据填充方法和社会网络分析方法对基于用户的协同过滤推荐进行改进研究，以解决稀疏性问题和提高推荐精度。同时，通过创新扩散理论分析电子商务用户个性化推荐技术接受影响因素的模型构建和相关假设验证，为该领域提供理论支持。 优秀章介绍电子商务个性化推荐的背景、现状和研究内容和思路；第二章讨论电子商务个性化推荐的定义、分类及其构成等基础内容，在此基础上阐述其作用、应用范围和研究内容；第三章分别从技术和用户两个角度对电子商务个性化推荐技术进行综述；第四章重点研究电子商务个性化推荐技术的改进，包括多维推荐空间的形式化定义、数据填充方法和推荐算法的改进等；第五章重点研究电子商务用户个性化推荐技术接受因素的模型构建和验证，分析了个体、技术和社会因素对其影响，通过问卷调查和结构方程模型验证相关假设。 本书系统而全面地介绍了电子商务个性化推荐的技术和管理领域研究进展，对该领域有着重要的理论参考和实践指导意义。