1。3。1研究的主要方法 6

1。3。2研究的内容 6

1。4本文可能的创新之处 7

2相关的理论基础 8

2。1大数据理论 8

        2。1。1大数据的概念。。

        2。1。2大数据的特点

        2。1。3大数据的主要技术

2。2电子商务个性化推荐系统 9

        2。2。1电子商务个性化推荐系统的概念

        2。2。2电子商务个性化推荐系统的组成

3大数据背景下电子商务用户购物行为的影响因素分析 9

3。1大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的理论模型 10

3。1。1 用户的网上购物过程 10

        3。1。2电子商务用户购物行为影响因素的理论模型

3。2大数据背景下电子商务用户购物行为影响因素的实证分析 11

        3。2。1研究假设

        3。2。2调查问卷设计的基本思路

3。3数据收集与数据分析 13

3。3。1数据收集 13

3。3。2数据分析 13

  3。4结论

4基于大数据的电子商务个性化推荐系统的组成 14

4。1基于大数据的电子商务个性化推荐系统的主要技术 14

4。1。1数据挖掘技术 14

4。1。2协同过滤技术 14

4。1。3用户建模技术 15

  4。2基于大数据的电子商务个性化推荐系统的基础工作

5案例分析 16

5。1淘宝商城的发展历史与概况 16

5。2淘宝商城开展个性化推荐的必要性 17

5。3淘宝商城的个性化推荐模式 17

        5。3。1热点信息推荐模式

        5。3。2兴趣挖掘信息推荐模式

5。4淘宝商城的个性化推荐效果分析 17

        5。4。1与其他同类网站的横向比较

        5。4。2淘宝商城个性化来自优W尔Y论W文C网WWw.YoueRw.com 加QQ7520,18766 推荐的实施效果

6结论与展望 17

6。1结论 17

6。2展望 17

参考文献 19

附录 20

致谢 21

1绪论

1。1选题背景与意义论文网

电子商务的发展主要经历了两个阶段。从20世纪60年代到90年代的萌芽阶段，那时互联网远未普及。而20世纪90年代之后，美国推出信息高速公路计划，全球的互联网网络逐渐被打通，信息交互日益增多，人类逐渐步入大数据时代。大数据时代的来临意味着数据的价值将逐步展现在人们面前，人们可以从往日无用切庞杂的数据中有效的收集有用的信息并加以处理分析来获得实际效用。