基于大数据的购物推荐模型研究

随着信息网络技术的快速发展，渐渐改变了人们的工作生活模式。数字技术的虚拟化、网络化为电子商务提供了发展的渠道。电子商务以及其灵活的交易模式逐渐改变了大家的消费方式，人们从传统的实体购物逐渐转移到线上购物，电子商务以其方便快捷的优势带来了大量的客户。并产生大量的数据，“大数据”作为信息网络时代的信息资源矿区，没有疑问蕴含着巨大的商业学术价值，大数据信息时代的到来为商品精准的运营销售提供了巨大的可能。用户可以随时随地的选购商品，快速购买。而企业可以降低实体店的租金成本、库存成本，降低生产经营环节的人力成本，从而提高利润。对基于大数据的购物推荐系统的研究与分析也正是在这种大社会背景下发展起来，为商品的电子商务提供信息化发展渠道。

基于大数据的购物推荐系统首先从电子商务现状和问题出发，分析基于大数据的购物推荐系统开发意义。然后结合JAVA编程和MySQL数据库存储数据。最后对系统进行设计说明和编码实现，基于大数据的购物推荐系统包括了注册登录、商品管理、商品交易、商品推荐、管理员管理等功能。基于大数据的购物推荐系统的实施，对商品电子商务的发展提供了极大的帮助，提高了商品销售效率，方便了交易双方。

目前，“大数据”这个词汇正在被越来越多的人提及到，人们用它来详细描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名相关的技术发展与创新。如今不管是大企业经营还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。在消费主义盛行、人民生活水平日益提高的今天，公众的消费意识不断增强，追求生活质量、尽情享受生活成为人们的普遍心愿，这在很大程度上成就了近年来商品推荐的发展^[1]。

这些年，我国互联网取得突破性进展，电子商务发展乐观。为此许多电子商务企业通过举办网购活动，进行促销，进一步带动了网购的发展^[2]。网购销售额逐年创造新高，网购人数进一步加大，电子商务已经渗透到社会各个行业中去。从传统的图书，服饰到现在的动漫产品，甚至房地产一部分业务也转移到网购中来。电子商务延伸的电子支付和在线快递同步发展。移动支付是电子商务得以发展的前提保证，只有保证消费者资金的安全，才能持续发展^[3-4]。央行出台的网络支付、淘宝的支付宝和微信支付都在市场上占据很大份额，数字支付使用了许多加密技术进行保证交易安全。而快递业务进一步完善，也推动了电子商务往前更深层次的发展。在四通一达帮助下，电子商务的快递可以及时的送到消费者手中，并形成收发一体的快递模式，方便消费者取货、退货、以及发货的快递业务。许多快递企业并提供限时达、快递到家的人性化服务，提高消费者网购的体验感，提升服务质量，从而增强企业竞争力^[5]。

大数据时代的到来为数字营销提供了可能，即商品的出版、销售能够转化为具体明了的数据，通过大数据，能够比之前更加清楚的了解读者的需求、喜好、目的和意义^[6]。

计算相似用户的目的是为用户A提供和他相似用户购买或者收藏的商品，比如用户A和用户B或者C具有较高的相似度，那么就为A提供B或者C经常浏览购买A没有购买过的商品，从而实现个性化的商品商品信息推荐。

商品推荐查询系统通过用户的浏览习惯、职业、加入购物车、购买、搜索、跳过、移除购物车的行为集合来计算，通过余弦相似度公式。建立用户相似度矩阵，计算不为0的相似度，获取了用户相似度集合后，使用UserCF算法计算用户对物品的感兴趣程度，包括用户兴趣最接近的用户，根据感兴趣用户有过行为的商品集合，推荐给目标用户。

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