基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略

何波

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基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略

更新时间：2026-09-04

- 基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略
- E-commerce Intelligent Information Recommendation Strategy Based on User Segmentation
- 微电子学与计算机 2011年28卷第12期页码：21-24
- 作者机构：
  
  重庆理工大学机构计算机科学与工程学院,重庆,400050
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  教育部人文社会科学研究项目基金(09yjc870032)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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何波. 基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(12): 21-24.

HE Bo. E-commerce Intelligent Information Recommendation Strategy Based on User Segmentation[J]. 2011, 28(12): 21-24.
何波. 基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(12): 21-24. DOI：

HE Bo. E-commerce Intelligent Information Recommendation Strategy Based on User Segmentation[J]. 2011, 28(12): 21-24. DOI：

摘要

针对全体用户采用同一推荐方法的传统推荐策略已不能满足当前电子商务企业和用户的要求.取而代之的是以用户为中心

在充分挖掘用户价值的基础上进行有针对性的信息推荐.将电子商务用户分层为新用户、高端用户和普通用户

提出了基于用户分层的电子商务智能信息推荐策略.针对用户的不同

设计有针对性的推荐方法

以实现企业与用户的双赢.实验结果表明

提出的推荐策略和推荐方法是有效的.

Abstract

The traditional recommendation strategy that aimed at all users adopting the same recommendation method could not satisfy current E-commerce enterprises and usersneeds.The advanced one was that centered in users and implemented information recommendation on the base of the fully mined usersvalue.This paper divided E-commerce users into new user

advanced user and ordinary user.It proposed the E-commerce intelligent recommendation strategy based on user segmentation.According to the difference of users

the paper designed different recommendation methods to guarantee enterprises and usersprofit.The experimental results indicate that the proposed recommendation strategy and the designed recommendation methods are efficient.

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