鞋服个性化推荐系统在电子商务平台的应用_管应琦.pdf

鞋服个性化推荐系统在电子商务平台的应用管应琦（烟台汽车工程职业学院，山东 烟台）摘 要：我国电子商务平台不断蓬勃发展，市场竞争日趋激烈，其中鞋服产品是电商产品中最为重要的分支之一。为了提高平台成交量，已有越来越多的电子商务平台中引用个性化推荐系统。本文分析了电商平台发展现状和消费者视角下的鞋服个性化推荐系统，研究发现各大平台的营销模式同质化现象严重，无法满足新消费形势下的个性化需求。根据鞋服个性化推荐系统营销效果的影响因素，明确未来仍需改进的方向，为进一步优化鞋服个性化推荐系统提供理论依据。基于上述分析，从系统本身和系统应用两个方面揭示电商平台的现存问题，并提出针对性的对策建议。关 键 词：鞋服；个性化推荐系统；电子商务平台中图分类号 文献标志码：.（，）：，.，.，.，.，：；收稿日期：；修订日期：作者简介：管应琦（），女，本科，.。引 言近年来，随着互联网科技的飞速发展，我国跨入数字化时代的步伐日趋稳健，其中表现最为突出的便是电子商务平台的“全民网购”。相关数据表明，第 卷 第 期 年 月 中 国 皮 革 .年全国网上零售额达 亿元，年均增长率达.，其中穿类商品在实物商品网上零售额中同比增长.。交易总额和零售额逐年攀升，无论是在规模上还是质量方面都体现出电商迅猛的发展势头。“全民网购”时代的到来，使电商平台的机遇与挑战并存。在行业壁垒较低、入市主体攀升的情况下，电商平台如何把握其核心竞争力并在激烈的竞争中取胜，优化个性化推荐系统是关键，尤其是鞋服品类的产品。因此，研究鞋服个性化推荐系统在电商平台中的实际应用，不仅可以促进电商平台实现数字化转型升级，也能够提高我国消费者的网络购物体验。鞋服个性化推荐系统在电商平台中的应用现状.消费者视角下的个性化推荐系统鞋服个性化推荐系统是指电商平台以挖掘数据为基础向客户提供鞋服品类个性化信息服务和产品推荐。个性化推荐系统的优劣在一定程度上决定着电子商务运营的成败，精准抓住消费者需求偏好已成为电商的核心竞争力。我国电商各大平台纷纷建立了各自的推荐系统，然而其运营方式却大同小异。各平台个性化推荐系统运作机制如图 所示。都是整合用户的显示信息和隐含信息，从而形成用户行为偏好的大数据中心，通过构建分析模型推算用户的消费需求，同时对鞋服产品信息进行建模，根据协同过滤推荐算法、基于内容的推荐算法和基于社交网络的推荐算法将用户兴趣和产品特征进行匹配筛选，最终为平台消费者提供个性化的信息服务和决策支持。图 个性化推荐系统的运作机制.个性化推荐系统营销效果的影响因素首先，一个电商平台的鞋服推荐系统营销效果取决于该平台的网站设计、服务质量和推荐产品的品质等因素。平台用户的第一印象源自于平台设计风格，因此平台设计直接影响了用户的购物欲望，进而影响用户对个性化推荐系统的信任和满意度。其次，平台的服务质量也是关键因素，平台服务包括客服、物流速度和产品的售前推荐及售后保障，需要有良好的服务品质，才会受到客户的认可，增加回头客。最后，提升个性化推荐系统营销效果最重要的因素便是系统个性化推荐的鞋服产品。根据用户数据抓住客户需求偏好是关键，做到推荐合理且有针对性，精准推荐在一定程度上可以提高客户忠诚度。个性化推荐系统在鞋服电商平台应用的不足.缺乏精准度就系统推荐商品而言，其精准性不足。由于个性化推荐是利用词条搜索、浏览历史和购买记录进行数据整合、对用户进行标签分类，将用户的兴趣爱好和在电子商务平台所拥有的鞋服进行匹配，进而向相同标签的用户推荐同类商品。而购买鞋服产品的消费者往往存在个性化差异，具有相同购买记录的用户不一定拥有相同的偏好，若根据商品类型进行推荐，同一用户购买多件同款鞋服概率较低。因此，仅仅依靠分类标签进行个性化推荐，很难做到精准预测。.用户信息保护力度不足就用户而言，身份信息存在一定外泄的风险。首先，用户在注册时需填写性别、年龄、所在地区等基本信息；其次，用户标签的产生会以个人信息和购买习惯为依据，当系统主动向用户进行推荐时，即使是节约时间减少了搜索程序，也会让部分消费者产生一种被迫购买的错觉；最后，手机输入法和音频录制的缘故，日常生活中存在用户聊天话题的商品与电商平台推荐商品完全一致的情况。这些现象的发生都容易让消费者产生信息泄露、生活被监视的想法。长此以往，用户对该平台的信任感和忠诚度均会有所折扣，对平台的客流量造成威胁。.推荐产品类型具有局限性就商家而言，推荐产品类型具有局限性，不利于滞销产品的销售。根据鞋服产品的发展状况，影响销量的两大重要因素为品牌和质量。往往知名品牌和过硬质量的商品销量较高。根据“明星效应”，某一时段当红明星代言品牌商品更易销售。商品的购买第 期管应琦 鞋服个性化推荐系统在电子商务平台的应用制 品量和点击率可观，系统会优先推荐销量高的商品，而滞销商品会由于没有点击率排列靠后，无人问津。最终导致两极分化，加大了两类商品的销量差距。鞋服个性化推荐系统在电商平台应用的优化策略.优化算法精确度，提升用户购买欲望大部分浏览者在进入平台时，会抱有试探性的心理，即存在满意商品则购买，不存在则退出平台的意图。此类消费者购买欲望较低，这便需要个性化推荐系统来发挥作用。一个优秀的鞋服推荐系统，应凭借其精准计算，能紧紧抓住顾客的消费心理。通过在系统中不断整合顾客的搜索信息等数据，整理出与顾客的性格相符的商品，让顾客一次浏览便可发现喜爱类型的鞋服产品。鉴于当前所收集到的客户信息较全面，若发现用户没有能力对其心仪商品做出准确迅速的反应时，鞋服个性化推荐系统便可通过用户的购买和搜索目的进行智能化推荐，提高客户满意度和参与度。当客户的满意度上升时，对电商平台的好感度也会随之增加，同时带动更多的客户进入该平台消费。除此之外，电商平台也应及时营造系统的新鲜感，通过更新算法，使推荐系统更为贴近现实生活，增强用户对平台的喜爱程度，时刻将消费者需求摆在首要位置。个性化独特的平台可以带给顾客猎奇的新鲜感和优质的服务体验感，从而不断提高客户转化率和客户留存率。.建立防御保护系统，防止用户信息外泄建立防御保护系统不仅为了保护消费者权益，更重要的是提高平台信誉度。随着互联网的普及，网上购物已走进千家万户，网购次数越来越多，电子商务平台注册和浏览记录也将会随之增加，但人们对信息安全的担忧也日益增加，如消费者会接到骚扰电话和诈骗电话。在此基础上，个性化鞋服推荐系统在收集顾客喜爱偏好信息的同时，也应建立防御保护机制来保护系统，从而防止系统受到外部攻击导致信息外泄，给消费者带来信息保护的安全感，减少后顾之忧。对消费者而言，在实现个性化推荐的同时也提高了信息保护意识，从而更安心自在地选择在该电子商务平台进行购物。.提高商品相关度，进行联合捆绑销售一方面，鞋服推荐系统可以根据算法发现客户与产品之间直接而不可避免的联系，并借助系统算法实现顾客与相关产品之间的互动。例如：充分应用上下文感知推荐和移动应用推荐，消除数据孤岛，建立起平台用户的购物兴趣轨迹模型，打通消费者在不同平台终端的兴趣偏好，提高用户与鞋服产品之间联系的紧密度。另一方面，电商平台可以通过与知名的鞋服品牌联手，在短时间内打响自己的品牌形象，创造更多的附加值，即组合捆绑销售。这不仅有利于联合开发企业带动滞销产品的销售，而且能够提高整个平台的销售量，同时得到合作伙伴和电商市场的积极反馈，实现互利共赢。当用户不断在平台上发现满意商品时，就会有更多顾客选择在该平台进行购物，提高平台知名度。通过推荐人气商品并进行捆绑销售，带动其他类别鞋服的销量，给予滞销产品发展空间。结 语总之，随着中国互联网技术不断提升，鞋服门类的电商购物消费已成为不可或缺的一部分，这就要求更好的个性化推荐系统帮助消费者选择心仪鞋服商品。一个优秀的鞋服个性化推荐系统在电子商务平台是至关重要的，通过用户的各种信息储存和计算分析，将其与平台本身相结合，推荐更好的方案，向用户提供更愉悦的消费体验，为电商平台带来更大的发展盈利空间。参考文献：张兀.平台个性化推荐研究评述及展望 经济研究导刊，（）：尚梦莹，白宗，侯珂.电商平台个性化推荐系统的设计与实现 电子技术与软件工程，（）：宋毅.大数据技术下的电商个性化推荐系统设计 信息记录材料，（）：顾徐斌.论电子商务平台个性化推荐的实现 全国流通经济，（）：金子坤.基于电商平台的智能推荐算法研究 办公自动化，（）：刘丰维.基于用户历史行为序列的电商个性化推荐系统 科技创新与应用，（）：刘洁.电商大数据推荐系统中逻辑回归算法的应用 电子技术与软件工程，（）：郭志萍.个性化网页推荐系统在电子商务中的设计与应用 数字通信世界，（）：（下转第 页）制 品中 国 皮 革第 卷 表 系统日志表名称类型功能信息记录时间当前线程号日志级别日志所属模块日志记录信息登录用户号进行角色检验，判断出普通用户、管理员和授课老师，从而输出与之相匹配的系统界面，同时使用 加密函数对用户密码进行加密，防止暴露用户隐私，接收到用户输入密码后，将其与数据库存储的账号密码相核验，确认密码是否正确。用户主界面的设计有添加、编辑、查询、导出 入等按钮，接收到按钮命令后进入网页界面和数据库的交互之中，完成用户的各种操作命令。结 语为统一鞋服企业内员工的价值方向，助力企业战略落地，本文在深入讨论了现代鞋服企业人力资源管理的自身需求的前提下，设计了一套较为完整的企业在线培训系统设计方案。基于 应用程序，完成 架构下的在线培训平台的搭建，根据不同用户角色的功能需求分模块进行规划和设计，为每位员工提供个性化的培训课程。在我国鞋服企业向更高层次转型的关键期，在线培训系统必定会为企业带来巨大的增值效应，通过不断培训和学习，加快员工的素质成长，激发企业员工和企业主体的发展潜能，实现企业和个体的双向共赢。参考文献：容琪.企业人力资源培训工作优化措施探析 商讯，（）：潘丛丛.如何做好人力资源培训与开发 中国中小企业，（）：肖叶枝.数字化时代企业在线培训发展方向 中国电力教育，（）：范苏洪，杨平，杨永俊.在线培训云平台业务发展思路和技术实现 电脑知识与技术，（）：陈红阅.基于.的企业培训管理系统设计与实现电子技术与软件工程，（）：汤文萍.关于线上直播培训在企业培训中的应用实践与思考 中 小 企 业 管 理 与 科 技（上 旬 刊），（）：季梦婷.职业培训管理系统的设计与实现 电子技术与软件工程，（）：刘杨，王建文，杨晓光，等.搭建企业在线培训平台的思考 人才资源开发，（）：高宏，王欢，周馨.关于员工在线培训管理改进方向的思考 农银学刊，（）：张智广.员工培训管理系统设计与实现 电脑编程技巧与维护，（）：哈旭龙.浅谈如何高效开展员工培训 铁路采购与物流，（）：姚刚.基于数据库应用的培训管理系统设计 无线互联科技，（）：李萃.以微信公众平台为基础的培训管理系统设计 电子世界，（）：夏爽，郭建龙，陈章宝.电力企业创新在线培训服务模式：以广东电网“班组自主培训循环模型”实践为例 营销界，（）：于震，贾筱.云端培训先行者：中建二局转“危”为“机”的培训模式变革 清华管理评论，（）：（上接第 页）史金婉，宋雪萌，刘子鑫，等.基于时尚图谱增强的个性化互补服装推荐 信息安全学报，（）：王梦云，王晓云，许君，等.服装推荐系统研究进展 北京服装学院学报（自然科学版），（）：张武康，吕嘉昕，吴曦.电商平台个性化推荐对消费者购买行为影响分析 江苏商论，（）：李沂洋，赵浩东，王祖浩，等.微信电商平台搜索及推荐系统的接口实现 现代计算机，（）：程秀峰，张孜铭.基于情境感知的电商平台推荐系统框架研究 情报理论与实践，（）：周静，何利力.基于用户属性偏好与时间因子的服装推荐研究 软件导刊，（）：赵一格.个性化推荐技术在电商网站中的应用 科技传播，（）：蒋文娟，苏佳，陆娜，等.基于协同过滤算法的服装个性化推荐研究 电脑知识与技术，（）：制 品中 国 皮 革第 卷