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    个性化服务的知识

    来源:书业网 时间:2017-07-06

    篇一:高校图书馆个性化服务

    高校图书馆的个性化服务

    随着信息技术的发展和社会信息化进程的加快,用户信息需求的特定性与信息资源分布的无限分散性之间的矛盾日益加剧。用户的信息需求已从广泛获取转为根据个人需求准确选择。这种需求的转变决定了高校图书馆信息服务的重心,从传统的坐等上门的被动服务发展到依靠高校图书馆的现有优势,采取灵活、多变的服务模式,针对各个读者的特定问题从大量的信息资源中分析、选择、整理信息,开创“读者需要什么,我就提供什么”的个性化新的信息服务模式。帮助广大用户从海量信息中高效、准确地获取所需知识和信息。

    从生存的条件看个性化服务是高校图书馆发展的必然趋势;从管理技术角度来看,个性化服务不仅是发展需要,也是高校图书馆本身特色和层次的体现;从高校图书馆的职能看,建立个性化的文献信息中心可以促进高校的教学和科研水平的提高,充分履行高校图书馆的职能。

    1高校图书馆个性化服务的内涵及意义

    个性化服务的内涵

    所谓个性化信息服务,就是根据用户提出的明确要求,或基于用户的学科、偏好、使用习惯等个人特征,对每一个用户的独特信息需求进行独特的针对性服务。个性化服务是基于传统服务面广而不够深入和读者需求呈现出差异性和个性化的趋势而提出的。随着网络化的迅速普及,高校图书馆的发展进入了一个崭新的阶段,改革传统服务方式,探索开放型的服务模式,根据读者的不同需求,提供个性化的

    信息服务,是网络时代图书馆信息服务的一个重要研究课题。

    个性化信息服务是一种“以用户为中心”、培养个性、引导需求的服务模式。尊重用户是其根本。用户满意是其出发点。主动服务是其基本模式。双向沟通是其成功要素。个性化的信息服务完全符合图书馆“读者第一。用户至上”的服务理念。

    个性化信息服务包括两层含义:一是图书馆的各项服务与设施,以读者和用户的需求为导向进行设计与安排;二是创建个性化的信息环境,按照用户的特点来组织信息资源,提供多样化的信息服务。其信息服务的特点表现在三个方面:服务时空的个性化,即利用互联网技术使用户在希望的时间和希望的地点得到服务:服务方式的个性化,能根据用户个人爱好或特点来开展服务;服务内容的个性化,所提供的服务不再是千篇一律,而是各取所需,各得其所。个性化信息服务首先应能够满足用户的个体信息需求,即根据用户提出的明确要求提供信息服务.或通过对用户个性、使用习惯的分析而主动地向用户提供信息服务。其次.个性化信息服务应该是一种帮助信息用户培养个性、发现个性。引导需求.能促进社会的多样性和多元化发展的信息服务。个性化信息服务的主要特点就是以用户为中心、方便与用户交流、服务方式灵活多样。

    高校图书馆的服务对象是学生、教师和科研人员。因此决定了高校图书馆个性化服务区别一般个性化服务。对于这三种不同层次结构用户,他们的信息需求侧重点也不同,所以我们应该根据用户所需求或感兴趣的进行特定的推送,本着一切以用户为中心,尊重每一位读

    者的个性差异,开展多样化,多层次,高质量的个性化服务。

    发达国家在个性化服务方面有很成熟的经验。例如,美国康奈尔大学图书馆1999年在调查分析的基础上,开发了网络个性化服务平台Mylibary@corell系统,并于2000年投入使用。Mylibary@corell系统由5部分 ;1.个性化链接2.个性化更新3.个性化内容4.个性化目录5.个性化文献传递。用户可以通过My links收集和组织自己常用的电子资源。这些资源可以来自康奈尔大学图书馆的网络也可以来自互联网其他地方,类似于用户的个性化主页。MY Updates每周向用户提供符合个人需要的新书、期刊和其他加入到图书馆目录中,用户无需为查找最新资料而耗费时间,相关的资料会主动、持续的找到相应的用户。这种个性化的跟踪服务,为不同需求的读者建立了各具特色的个人图书馆。

    2个性化服务的意义

    2.1个性化服务是高校图书馆应对知识经济时代信息竞争的需要 在网络化充分发展的知识经济时代,随着以网络为主的信息技术的迅速发展,高校图书馆的服务面临着新的挑战和冲击,网络环境打破了传统图书馆受地域、馆舍、时间、载体等因素的限制,读者可以通过互联网随时随地查取所需信息,传统图书馆不再是获取信息的唯一来源。读者将更愿意访问那些“信息量大,服务方便、能满足其个性化服务的要求、富有特色”的图书馆,没有特色的图书馆将日渐冷落,难以生存。因此改革传统服务方式,探索开放型的服务模式,根据读者的不同需求,提供个性化的信息服务,是网络时代图书馆发展

    的必然趋势。

    2.2个性化服务是高校图书馆更好服务于各层次读者的需要

    高校图书馆主要服务对象是教师、学生和科研人员,他们具有明显的层次性,不同层次读者的信息需求侧重点不同,所要求提供的信息服务也有所区别。例如,科研人员要求掌握学科的前沿发展动态;教师则主要侧重于对教学参考资料的使用与教学方法的更新上;而校学生则更需要完成学业和促进全面发展的文献资源;此外高校图书馆的服务对象都是具有一定专业知识的读者,他们对信息的需求主要集中在自己所研究的专业,不同学科专业的读者有着不同的信息需求,同一专业的不同层次的读者其信息需求也不尽相同。

    高校图书馆需要充分开发图书馆的各种信息资源,对不同层次结构不同专业的服务对象提供具有个性化特色的服务。

    2.3个性化服务是高校图书馆在新形势下发展的需要

    计算机技术,网络技术的快速发展。使信息资源形式呈多样化,不再仅仅局限于印刷型文献,出现了网络型、视听型等信息资源并存的现象。人们获取信息也更加方便、快捷,甚至足不出户就能在互联网上查阅到自己所需要的信息。然而,信息资源呈多样性,信息量剧增的局面,也导致人们面对网上大量信息要准确、快速地查找自己所需要的信息却并不那么容易。因为,人们一次搜索得到地结果可能有成千上万条,但其中有用的却很少;另一方面,由于不同类型、不同载体的数据库大量增加,使得网站的用户界面变得十分复杂,用户使用不同资源往往需要使用不同的检索软件。这就大大增加了用户检索

    和利用网上信息资源的麻烦。更有些用户不知道如何按搜索引擎所需要的格式输入检索词来贴切地表达自己的信息需求,就更谈不上如何准确地寻找所需信息了。这就要求图书馆顺应时代发展的需要,改变传统的服务理念,开创图书馆个性化服务模式,提供专业化服务,满足用户的个性化需求。

    3如何推进高校图书馆个性化服务

    3.1树立以读者为本的服务理念

    图书馆个性化服务是为读者提供个性需要的服务,是“以人为本”服务理念的体现。“读者第一,服务至上”作为图书馆服务的宗旨,随着时代的发展和文明的进步,其内容也需要不断地充实更新。过去,图书馆以馆藏规模作为衡量图书馆实力的主要标准。而在网络环境下。图书馆以知识提供能力为实力标志。衡量—个图书馆服务质量的优劣,不再是为读者提供了哪些服务,而是通过图书馆读者得到了什么。因此,建立新的服务理念,深入研究读者心理。分析读者需求,为读者量体裁衣,提供定制服务的个性化信息,将受到广大读者的普遍欢迎,逐渐成为主流服务方式。这是提升图书馆文献资源的利用率和服务水平,延伸读者服务的基本保障。

    3.2提高馆员的综合素质

    新的服务理念需要具备较高的专业服务技能来实现,因此,图书馆员自身的专业素质必须不断提高。因为馆员是信息资源的建设者,是信息资源与用户之间的桥梁与纽带。在传统图书馆工作中,图书馆最重要的资源是馆藏文献资源和图书馆建筑等硬件设施,但在现代图

    篇二:规范化服务与个性化服务

    规范化服务与个性化服务

    规范化服务——用心看得见,个性化服务——用心看不见

    当今社会的发展、人们消费观念的改变使KTV逐渐成为了供人怡情、交友、聚会和商务接待的主要娱乐场所。有需求就会有利润,有利润必然有竞争。夜场的经营能力体现其竞争能力,而强经营能力的表现主要有:1、拥有健全、高效、精简的服务组织体系,包括组织结构和管理制度;2、能有效地实施各种管理职能,强化执行力度,实现管理目标;3、能对企业拥有的人、财、物等资源进行高效配置和使用;4、能结合自身实际情况进行有效的市场营销;5、市场适应性强,并能在一定程度上引导市场;6、提供优质服务。前五项主要取决于管理者或高层管理者的决策,最后一项则主要取决于所有员工的服务意识。市场竞争使生产有形产品的企业无法仅靠产品包装、质量等吸引顾客,抢占市场。于是,越来越多的企业开始在“服务”上在搞特色,“优质产品+优质服务”可以说是国内外知名企业的共同特色。夜场经营与此类企业最大区别就体现在:此类企业将“服务”作为推销产品可选的众多方式之一,夜场的“服务”却既是方式,更是产品。因此,提供优质服务的重要性更是突出。那么什么是服务意识、怎样才算优质服务? 所谓“服务意识”,是属于后天形成的,是在良好的企业文化熏陶下,员工能自觉主动做好服务工作的一种观念和愿望,它发自服务人员的内心。其树立有赖于三方面:一是正确认识服务工作的重要意义及其对夜场经营的重要性。二是把自己所在的场当成家、热爱本职工作,这样才会产生做好工作的愿望。最后是掌握了良好的服务知识和技能,灵活运用,在服务工作中得到乐趣、升华。以上说明强调的都是一点,即服务意识是发自内心的。而不是企业硬性要求员工见到客人时嘴角上扬的几度,露出几颗牙齿、有没有耐心就体现了服务意识的强、淡或有、无。 夜场的优质服务,是指消费者对场内管理者和服务者所提供的服务的期望值和满意度的相对统一。其他企业提供的服务是在产品之外附赠的,衡量是否优质,主要还是针对产品;而夜场的“服务”就是主要产品,所场的优质服务是建立在规范化服务基础上的个性化服务。一、规范化服务——用心看得见1、想在前、做在前:a、不让客人先开口:如因场内冷气问题,是否准备有披肩或毛毯并及时提供给怕冻的客人。b、不让客人先动手:及时给客人斟酒、开门、拉椅子等2、自然、热情的迎、送客:让客人进来时觉得他是受欢迎的,离开时知道你欢迎他再来。打招呼热情要适度,太冷淡了让人觉得不受重视、过头了又让人觉得谄媚、虚假;a、面带微笑:俗话说“伸手不打笑脸”,对客人微笑就是向他传达:“我喜欢见到你”这一信息,客人对你场的印象马上就好起来。b、音量适中:太小声了客人听不见,太大声可能吓倒第一次到场的人;如果你的声音很甜美,不妨尽量拉进距离表达问候。c、打招呼技巧:好言一句让人如沐春风。见到第一次来的客人,适当赞美对方(如外表、气质)并巧妙的告诉对方场内提供的服务,鼓励客人下次再来消费;而对二次消费客人或熟客,一句“好久没见您来了”既能让人觉得受关注又能促使客人下次想来你场消费。d、始终如一:客人消费过后,或满意或不满意,不管其心情如何,表达你对其舒适感的关注,既能及时发现问题又能以及挽救可能下定决心不再来的顾客。试想,你去别人家作客,前脚刚踏出门口,别人后脚就把门“砰”的关上了,你能感觉舒服吗?3、细致、周到的服务:服务即使一种技能,更是一种技巧。服务提供的及时,动作规范、没有差池并不能保证客人就满意。a、眼观六路、耳听八方:所谓“雪中送炭胜于锦上添花”,服务员应及时发现客人的需要、适时提供服务;留心客人交流时透露的情绪和不满(注意不是偷听),并加以调整、纠正,给客人小小惊喜,留下深刻印象;b、做得多不如做得妙:第一次到场的客人有可能拿着餐牌很迷茫,这时,聪明的服务员就该根据客人的年龄、穿着打扮等迅速推测他更可能偏爱你们提供的哪些出品,并推荐客人尝试。推荐也要讲究技巧,特别是你对自己的推测把握不大时,有选择的介绍几种产品让客人决定永远比直接说“不如……”好,因为没有人喜欢让别人告诉自己该怎么做,更喜欢看起来是自己

    做选择。其次,某类客人与朋友聚会比较随性,可能会谈些较隐秘的、知心的话题,遇到这种情况,需提供服务则做完后迅速离开;不然最好不要主动提供服务。c、所谓百密总有一疏,出错是不可避免的、可以原谅的,“亡羊补牢,为时不晚”。但若不加补救,等闲视之,那就是不可原谅加愚蠢的。聪明的人往往善于化不利因素为有利因素。各位不妨想想,若客

    人交给你一个酸柠檬,你要如何把它做成柠檬汁?

    二、个性化服务——用心看不见

    1、情感服务:即管理者和服务者在提供服务的过程中倾注情感的行为。a、建立某些客人的档案。只有善于收集信息、开放有价值的信息,才能掌握商战的主动权。几乎每家场都会有些特别的、重要的客人,这些客人可能月平均消费次数比其他熟客都少,但每次消费金额却很高。盯准这类客人不失为明智之举。如果有位老板在繁忙的工作中忽然接到你的电话“你好*总,明天是您的生日,公司为您准备了支法国香槟我这就给您送去”,可想而知,这支香槟还用送去吗,你准备给他布置好最大的生日包房吧。根据犹太人的经商法则,占人口22%的富人拥有着占所有财富78%的金钱,想赚钱的商人不盯着这22%的少数几(来自:WwW.CssYq.com 书业 网:个性化服务的知识)个能行吗?只有善于收集信息、开放有价值的信息,才能掌握商战的主动权。b、对重复来消费的客人能以“赵哥”或“酒精曾”(意思曾先生的酒量很高)等称呼拉近距离,让其产生亲切感、受重视感,且在朋友面前更有面子。渴望被肯定是人性的本质,给客人精神上、心理上的满足,能给他留下美的享受、美好的回忆,因为他们一旦成为你的忠实顾客,就会自觉的为你做免费广告了。c、重视客人的意见、鼓励客人提意见。如果客人提出意见,说明他有再来的意愿、你还有改进的机会。不管意见是善意的还是恶意的,首先要注意倾听、表示你很关注所提的意见;其次要诚心诚意道歉,因为,即使所有服务环节都没有出错,但肯定有某一点让客人感觉不舒服了,很少客人喜欢无理取闹,有意找茬的,所以,你要为引起客人不满道歉;最后,即使事实证明是客人的误会、曲解,也要给足他面子,委婉加以解释。在对客人的投诉充分的肯定后加上“造成你的不便实在对不起”!总是比直接指出“你误会(错)了”好。2、特色服务:向客人提供具有本场特点的服务内容和服务行为,这是给客人选择你的理由。a、窈窕淑女,君子好逑。有的场捉住一般顾客的微妙心理,全场使用女服务员,吸引男顾客光临。所谓爱美之心、人皆有之,消费者对着一幅风景画肯定是比看着白墙更愉悦的。b、当然,场家也可以利用已有资源、设备在氛围、节目上搞特色,就看你是否能出奇制胜、花样百出,既讨客人欢心又打败竞争对手了。3、超常服务:基于“尽量满足客人的一切正当需求的原则”,酌情满足一些人的特殊需求,对提高声誉有良好作用。a、客人对帐单产生异议时的一些特殊处理:导致异议的原因很多,这是最考验处理者服务技巧的时候。首先要了解客人的心态,是对消费项目的情况不了解还是工作人员的失误导致的?是否有帐单超过消费者承受心理,想(故意)获得折扣的可能?如果是后者,那么处理者就要根据情况酌情处理了。不管客人的隐藏目的最后有没有达成,都要尽量消除客人的被欺骗感,让客人获得心理平衡。b、客人在某些特别的日子如圣诞或情人节,在消费过程中看中场里某些布场小饰物希望带走作纪念,满足这种要求能使她每次看到饰物都可能激发再去消费的念头。C、善待“特殊客人”。如发现有海关、税务、城市执法等公务员在你的场消费,善抓商机的工作人员在提供服务的时候展开公关、投其所好,在买单时再给他来个想不到的优惠价,要知道,得到面子是要还愿的,这类客人会给公司带来成批的其他客人。以上对夜场服务作了简单介绍,难以涵盖具体操作中的方方面面,需要特别指出的是,个性化服务具有多样性、意外性、开拓性

    等特征。经营者应根据主、客观条件加以选择、利用。

    篇三:个性化推荐知识汇总

    基于协同过滤(collaborative filtering,CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息,自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品,已被广泛应用在一些大型的商业系统,如亚马逊和阿里巴巴等。

    目前,协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)协同过滤技术,包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。

    一般说来,本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系,使得它们具有唯一确定的含义,获得该领域的相关知识,提供对该领域知识的共同理解,便于用户和计算机之间进行交流。

    OntoECRec推荐模型

    1995年,卡内基·梅隆大学的A.RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher,真正标志着个性化服务的开始;1997年3月,(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道,标志着个性化服务已经被技术界高度重视;1999年,德国Dresden技术大学的J.Tania实现了个性化电子商务原型系统TELLIM,标志着个性化服务开始向全球发展;2000年,NEc研究院的D.B.Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能,实现citeseer的个性化。2001年,纽约大学的GediminaS Adomavicius和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1:1Pro。

    个性化推荐服务体系结构中,信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得;购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中,包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录,如购物时间、商品清单、价格、折扣等, 同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录,以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息,日志文件是必不可少的,如要收集服务器日志,则要在服务器端获取,抽取出特定用户的访问记录;如要收集用户浏览的页面和浏览行为,则既可以在用户端获得,也可以在服务器端从用户记录中获得。

    尽 管 协 同 过 滤 技 术 在个 性 化 推 荐 系统 中 获 得 了极 大 的 成 功 , 但 随 着 站 点 结 构 、 内容 的复 杂 度 和 用 户人 数 的 不 断增 加 , 协 同 过 滤 技 术 的 一 些 缺 点 逐 渐 暴露 出来 , 主 要 有 : ① 稀 疏 性 (sparsity ): 在 许多 推 荐 系 统 中 , 每 个用 户 涉 及

    信 息 量 相 当 有 限 , 在 一 些 大 的 系 统 如 亚马逊 网 站 中 , 用 户 最 多 不 过 就 评 估 了 上 百 万 本 书 的1 %~ 2 , 造 成 评 估 矩 阵 数 据 相 当稀 疏 , 难 以 找 到 相似 用 户 集 , 导 致 推荐 效 果 大 大 降低 .

    ② 扩 展 性 (scalability ): “ 最 近 邻 居 ” 算 法 的 计算 量 随 着 用 户 和 项 的增 加 而 大 大 增 加 , 对 于 上 百万之 巨 的 数 目, 通 常 的 算 法 将 遭 遇 到 严 重 的 扩 展 性问题 .

    ③ 精 确 性 (accuracy ) : 通 过 寻 找 相 近 用 户 来 产生 推 荐 集 , 在 数 量 较 大 的 情 况 下 , 推 荐 的可 信 度 随 之降 低 .

    一个完整的推荐系统由3个部分组成:收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块.行为记录模块负责记录用户的喜好行为,例如问答、评分、购买、下载、浏览等.问答和打分的信息相对好收集,然而有的用户不愿意向系统提供这些信息,那么就需要通过其他方式对用户的行为进行分析,例如购买、下载、浏览等行为.通过这些用户的行为记录分析用户的潜在喜好产品和喜欢程度.这就是模型分析模块要完成的工作.模型分析模块的功能能够对用户的行为记录进行分析,建立合适的模型来描述用户的喜好信息.最后是推荐算法模块,利用后台的推荐算法,实时地从产品集合中筛选出用户感兴趣的产品进行推荐.其中,推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分.

    协同过滤推荐系统最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理音乐、电影等难以进行文本结构化表示的对象.

    基于用户的协同推荐算法随着用户数量的增多,计算量成线性加大,其性能会越来越差.因此有的推荐系统采用基于产品相似性的协同过滤算法,在产品的数量相对稳定的系统中,这种方法是很有效的,例如Ama-zon的书籍推荐系统[10].但是对于产品数量不断增加的系统,例如Del. lici. us系统,这种方法是不适用的.

    基于内容的推荐系统不可避免地受到信息获取技术的约束,例如自动提取多媒体数据(图形、视频流、声音流等)的内容特征具有技术上的困难,这方面的相关应用受到了很大限制.

    网络环境下的个性化推荐表现方式大体分为个人化推荐、社会化推荐和基因化推荐三种,

    (1)个人化推荐。是基于用户过往的行为模式进行推荐,即依据用户的历史行为,判断用户的需求和偏好,为其提供相应产品或服务。 商业网站中,比较常见的方式是用户最近的浏览历史、你可能比较感兴趣的商品。比较典型的是基于个人交易和反馈数据的推荐机制.

    (2)社会化推荐。是根据需求和偏好相似的用户群的过往行为数据进行推荐。它不同于个人推荐方式,并不分离地判断一个用户的行为,而是针对偏好相似的用户群体行为进行分析,然后为用户群提供推荐。

    (3)基因化推荐。是根据产品本身的特性进行推荐。这种推荐方式在一定程度上也基于社会学的原理:一人的喜好是大体相互联系的,并且是相对固定的。

    在网络购物时代,商家通过购物网站提供了大量的商品信息,消费者无法快速地了解所有的商品信息,所以,消费者需要一种电子购物助手,能根据消费者对服装的需求信息推荐给消费者可能感兴趣或者满意的商品。个性化推荐系统就是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,它帮助网站为消费者购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为消费者推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足消费者的个性化需求。

    随着互联网的不断普及,网络成为一种不可或缺的信息来源,但相对整个互联网的全局信息空间而言,用户感兴趣的只是一个很小的领域。 信息技术的发展,使网络信息空间呈几何级数膨胀,而有限的个性化信息却显得更加分散。人们处在信息迷航的怪圈中,很希望有个网站能够揣摩用户的心理,按照用户的需求推荐用户感兴趣的内容,给用户提供一个良好的冲浪环境,这些潜在的需求在商业网站中体现的更为淋漓尽致。按照用户的兴趣推荐商品, 可以提高用户对网站的忠诚度,增加交叉购买力,增加商家的效益。

    各种信息尤其是互联网信息的指数增长所导致的 “ 信息过载”和 “ 信息迷航”问题已日益制约人们高效地使用各种信息资源?。个性化推荐技术正是解决这一严峻问题的有效方法,它根据用户的兴趣和特点,对信息资源进行收集、整理和分类, 向用户提供和推荐符合其兴趣偏好或需求的信息。

    互联 网技术 的迅猛发展把我们带进 了信息爆炸的时代.海量信息的同时呈现,一方面使用户很难从 中发 现 自己感 兴趣 的部 分 ,另 一 方 面 也使 得 大 量 少 人 问 津 的信 息成 为 网络 中的 “ 暗信息” ,无 法被 一般用 户获取.

    简单地说, 个性化推荐系统就是根据消费者的个性化特征和需求, 按照某种策略, 进行产品推荐的一个辅助决策系统。它的出现是为了解决信息过载的问题, 帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的商品, 为消费者提供个性化的购物体验。电子商务推荐系统作用主要表现在以下几个方面: ①将电子商务网站的浏览者转变为购买者;②提高电子商务网站的交叉销售能力; ③减少消 费者成本(时间、 资金等), 满足顾客需求, 增加其满意度; ④增加卖家产品浏览度, 从而提高卖家收益。

    电子商务推荐系统根据其所采用的推荐技术大致可以分为下面几类: 一是基于协同过滤技术的推荐系统, 所采用的技术是协同过滤; 二是基于内容过滤的推荐系统, 所采用的技术是信息过滤;三是基于知识发现推荐系统, 所采用的技术是知识发现, 搜索与数据挖掘技术; 四是组合技术, 所采用的技术是几种推荐技术的组合; 五是交互式推荐, 采取的技术是用户与商家的交互; 六是其他的一些非主流推荐系统, 比如基于统计、 效用的推荐系统, 如贝叶斯网络、 神经网络等。其中使用较多的是协 同过滤, 内容过滤, 知识发现和数据

    挖掘。

    规则推荐是先根据销售数据发现不同商品在销售过程中的相关性, 然后基于生成的关联规则模型和用户的购买行为产生推荐结果; 分类挖掘推荐方法是通过聚类、 Bayesi a 网络、 神经网络等多种机器学习方法产生分类挖掘模型, 再根据用户输入信息和产品的特征信息, 预测是否向用户推荐该产品

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