網(wǎng)絡(luò)消費者感性需求分析及應(yīng)用研究——以服裝為例.pdf

1、在電子商務(wù)領(lǐng)域，個性化推薦技術(shù)被認為是繼信息檢索技術(shù)之后解決“信息過載”問題最有價值的工具之一。但是隨著社會生產(chǎn)力和經(jīng)濟的發(fā)展，消費者的消費理念發(fā)生變化，更加注重商品對心理需求的滿足，而且新商品不斷涌入，這使得傳統(tǒng)的推薦方法已無法滿足消費者日益增長的需求。根據(jù)消費心理學(xué)理論，消費行為是消費心理的具體體現(xiàn)，消費心理能決定消費行為。感性需求作為消費者對商品深層次的心理需求，本文將感性需求的概念引入到個性化推薦中，通過構(gòu)建商品與感性特征的定量

2、關(guān)系，從歷史記錄中分析出用戶的個性化感性需求，并以此為依據(jù)向用戶提供個性化的推薦結(jié)果。
　　本文以電子商務(wù)中的服裝為研究對象，主要的研究內(nèi)容如下:
　　(1)從用戶歷史記錄中分析并構(gòu)建個性化感性需求模型，解決傳統(tǒng)推薦算法對用戶個性化偏好的刻畫僅停留在網(wǎng)上行為規(guī)律或商品屬性層面的問題。首先以服裝為例獲取商品屬性及對感性特征的描述，依據(jù)專家知識并運用模糊數(shù)學(xué)的方法建立商品屬性與感性特征的映射關(guān)系;然后利用用戶歷史記錄中的商品屬性

3、信息，通過分析商品屬性重要度、感性特征偏好度、感性特征權(quán)重等指標建立用戶的個性化感性需求模型;最后通過實例從穩(wěn)定性、準確性、普遍適用性三個角度驗證了該模型的正確性。
　　(2)針對傳統(tǒng)的推薦算法普遍忽視用戶在消費過程中的心理因素而造成推薦效果不理想和用戶在感性消費時代對商品情感需求增強的問題，本文提出基于用戶感性需求的推薦方法，通過商品對感性需求的滿足程度向用戶推薦感興趣的商品。在個性化推薦中加入用戶的心理因素，可有效地將技術(shù)同質(zhì)