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電子商務平臺個性化推薦模型設計

2016-05-30 12:10:52趙麗君
現代職業教育·中職中專 2016年5期
關鍵詞:消費者模型教學

趙麗君

[摘 要] 近年來,電子商務逐漸滲透在人們日常生活的方方面面。而且隨著人工智能技術的不斷成熟,電子商務平臺個性化推薦模型設計逐漸成為該領域研究的重點。

[關 鍵 詞] 電子商務;個性化平臺;模型設計

[中圖分類號] G718 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603(2016)14-0159-01

電子商務平臺個性化推薦模型設計,旨在通過一系列的顧客信息分析(及時掌握顧客行為動態),采用抽樣技術對樣本數據進行預處理,并且采用協同過濾算法、用戶(包括項目)組合算法進行對照實驗,最終獲取最佳的設計模型,指導電子商務健康發展。在此條件下,本文利用多媒體技術介紹電子商務平臺個性化推薦模型特點,對課堂實驗教學展開分析,進行了教學思考,期望能夠產生一定的積極效用。

一、利用多媒體技術介紹電子商務平臺個性化推薦模型特點

在電子商務平臺個性化推薦模型教學過程中,需要利用先進的多媒體技術,將電子商務平臺個性化推薦技術特點(安排專業調查人員,實時調查分析顧客相關信息,并且根據客戶的實際需求,為其推薦或者提供讓客戶滿意的產品或者服務),更加形象、立體地呈現出來,借助多媒體技術中的模擬人物進行情境演繹,或者利用精美的PPT展示整個設計過程,幫助學生更加深入掌握其特點,激發學生的學習興趣。與此同時,在恰當的時機進行理論知識講授,并且告知學生設計電子商務平臺個性化推薦模型的重要性,即:一方面能夠有效地滿足廣大顧客的個性化消費需求(由于每個客戶自身個性特征、消費能力、消費審美等不同),另一方面有利于幫助企業建立良好且穩定的客戶群(積極拓展消費者范圍,將潛在客戶發展為長期穩定客戶)。

二、課堂實驗設計教學

在課堂實驗設計教學中,需要將學習的主動權歸還給學生,學生自主采用用戶(包括項目)組合的協同過濾算法以及前瞻選擇抽樣算法,先對顧客樣本(實驗樣本)進行篩選過濾,并且將這些顧客進行效用值分類(利用定義樣本)。另外,還要把效用值最大的顧客視為本次研究樣本推薦的依據(且進行特殊的標記),在此條件下,解決所對應的問題,如:稀疏性問題和擴展性問題,并且這樣的實驗研究方法具有重大優勢,即:有利于調動廣大用戶的興趣,并且有效地降低了推薦成本,提升了推薦質量,有利于幫助企業獲取最大利潤。在實驗設計的過程中,學生遇到難以解決的問題,需要保持冷靜的頭腦,先自主解決,實在想不出解決辦法的時候,可以請教教師(教師起到輔助、支持和參與的作用)。另外,在實驗設計中,學生需要注意動態挖掘顧客行為。可以采用動態調查的方式,按照時間順序將廣大消費者的購買行為進行排序,并且將有關聯的行為進行提取和整合,科學地預測出消費者的消費偏好以及消費能力,并且在調查過程中注重數據的完整、真實、客觀。然后,結合教師的指導,進行預處理樣本數據(利用抽樣技術)。參考Movelines站點提供的數據,精準計算(盡可能降低誤差),最終獲取研究成果,并且在獲取研究成果之后,進行小組分享交流,教師組織學生開展交流會,及時查找并且彌補學生設計的疏漏,從而提高教學質量,全面提升學生的動手實踐能力,提升學生的綜合技能和綜合素質。

三、教學思考

電子商務平臺個性化推薦模型設計教學需要根據學生的實際情況(包括學生的個性特征、學習能力、創新意識、創新能力、動手實踐能力等)開展,而且教學需要做好相應的服務工作,學生與教師保持和諧的互動交流關系,科學合理地設置相關參數,保證顧客信息的完整、真實、客觀,做好市場分析,通過先進技術后期處理,盡可能降低誤差,實現教學質量質的飛躍,幫助學生養成良好的學習習慣,促進學生身心健康發展。學生自主通過一系列的顧客信息分析,及時掌握顧客行為動態,采用抽樣技術對樣本數據進行預處理,并且采用協同過濾算法、用戶(包括項目)組合算法進行對照實驗,得出誤差值最小的電子商務平臺個性化推薦模型,并且將個性化深入細節,如:服務內容保持個性,即:服務內容根據顧客的實際需求進行制定和調整,為顧客提供他們感興趣的消費平臺,盡可能地降低消費者精力的消耗;服務方式采用“PULL”服務模式,即:將信息直接發布在網頁上,方便消費者直接瀏覽,節省消費者的瀏覽時間,獲取消費者的滿意等,實現了教學主動權的回歸,與此同時,促進了教學水平的提高。

總而言之,電子商務平臺個性化推薦需要綜合考量不同個性、不同消費觀念的顧客的實際需求,并且簡化電子商務平臺個性化推薦程序,盡可能地節省消費者的瀏覽時間,避免消費者精力的消耗,在最短時間內,吸引消費者的眼球,使得消費者對產品或者服務產生興趣,并且將興趣轉化為消費行動力,從而提升經濟效益和社會效益。另外,在教學上,需要實現質的飛躍,才能推動其可持續發展。

參考文獻:

[1]王茜,錢力.大數據環境下電子商務個性化推薦服務發展動向探析[J].商業研究,2014(8):150-154.

[2]賀桂和,曾奕棠.基于情境感知的電子商務平臺個性化推薦模型研究[J].情報理論與實踐,2013,36(6):81-84.

[3]雷軍環,費洪曉,李可,等.基于混合算法的高性能推薦策略平臺[J].科學技術與工程,2012,12(33).

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