基于混沌粒子群優(yōu)化算法的O2O電子商務推薦研究.pdf

1、電子商務的飛速發(fā)展給人們的生活帶來了日新月異的變化。近幾年，電子商務線上線下融合的趨勢，促進了一種新型的電子商務模式—O2O誕生，所謂O2O是一種以網絡團購為主的新型電子商務模式。與此同時，越來越多的企業(yè)開始關注O2O電子商務模式，一批從未“觸電”的線下企業(yè)也紛紛轉向O2O平臺，隨著線下轉向線上的資源日益增多，O2O模式下的數(shù)據(jù)開始迅速增長，引發(fā)了一些問題，比如數(shù)據(jù)過載、數(shù)據(jù)冗余等，影響用戶在眾多商品中找到自己所需要的商品。所以基于這樣

2、的背景，個性化推薦技術作為電子商務的核心技術應用到O2O模式中非常必要，并且成為O2O研究領域的熱點。
　　本文以O2O電子商務模式作為研究對象，在分析了現(xiàn)有的個性化推薦技術的理論基礎上，引進了一種新型混沌粒子群優(yōu)化算法作為改進的推薦技術。本文首先介紹個性化推薦技術的理論基礎，將各種推薦技術的優(yōu)缺點進行對比，并分析了O2O電子商務模式下的數(shù)據(jù)特征，發(fā)現(xiàn)在O2O模式下，由于數(shù)據(jù)量大造成實時推薦效果受到影響，討論了O2O模式下的電子商

3、務推薦質量，對O2O電子商務的特點進行了分析，得出以團購為主的O2O電子商務模式的數(shù)據(jù)特點，發(fā)現(xiàn)O2O平臺的數(shù)據(jù)量更大，并且需要在很快的時間之內就能夠給用戶提供推薦結果，同時作為所有推薦系統(tǒng)都在追求的另一個特點就是精度也要高。為了解決這個問題，引進基于混沌粒子群優(yōu)化算法的推薦方法，該算法可以很好的解決聚類問題，尤其是全局優(yōu)化。最后，本文對該算法進行了實驗測試、結果分析。
　　結果表明，本文引進的推薦算法可以有效地應用于O2O電子商