我国企业CRM在电子商务环境下的应用探讨

中国正处在CRM发展的初级阶段,具有其发展的独特性,中国企业要在世界范围内激烈的竞争中争得一席之地,实施客户关系管理,提供个性化服务是大势所趋.本文在对电子商务环境下的CRM应用作了简要述评,指出了国内CRM应用情况的基本特点,重点剖析了应用中出现的难点问题,并对这些问题的解决提出了建议.     

电子商务环境中个性化信息推荐服务的发展

基于因特网的电子商务蓬勃发展,信息强度和密度前所未有,用户数与项目数呈级数增长,个性化信息推荐服务显得越来越重要．电子商务下的个性化信息推荐系统在理论和实践上都得到了很大发展,协同过强推荐技术是最成功的个性化推荐系统．     

电子商务个性化推荐系统的应用

在传统的电子商务推荐系统的基础上,引入了分布式计算、基于语义的发布/订阅、本体库等技术手 段,设计了一种个性化电子商务推荐模型系统,构建了电影领域的本体库,并在Prot湨g湨3.3.1中实现本体库模型。 重点实现了用户特性聚类算法和基于语义的发布/订阅匹配算法。实验结果表明,基于发布/订阅的个性化推荐系 统具有较好的推荐准确率。     

基于旅游业移动电子商务的个性化推荐模型研究

通过建立个性化推荐模型,分析用户的网络访问行为,利用KSP算法以及MIAR算法获取关联规则,从海量的模糊数据中挖掘出个性化信息,修改移动网站的内容和结构以满足用户信息需求,并对用户的移动网络搜索数据进行智能挖掘,推荐相关的Top-N旅游产品。同时针对以上研究设计旅游业移动电子商务个性化推荐模型,并对该模型流程进行分析,探讨后台移动数据库设计。     

服装智能推荐系统在电子商务平台中的应用

近十年来,中国逐渐进入全民网购的电子商务时代,越来越多的电商平台和产品领域引用推荐系统提高交易效率。服装作为电商品类的一大分支,其推荐系统也展现出巨大的商业潜力和应用前景。为进一步探索电子商务中服装类商品的个性化推荐机制,本文结合产品属性对服装推荐算法及其应用进行研究,着重阐释三种推荐技术的运算步骤及特征,并总结各个算法的优缺点以及目前服装推荐系统研究中存在的不足,为电商平台的服装类产品及品牌营销提供理论与智能算法依据。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

针对从CRM的海量信息数据中发现有价值的知识和规律的技术难题,提出将数据挖掘技术应用到CRM中,综合运用多种数据挖掘技术发掘出潜在的价值高的客户关系,预测客户的购买行为。阐述了数据挖掘技术应用到CRM中的流程和方法,并基于CART决策树算法构建了CRM数据挖掘模型,达到了CRM交互过程中的智能化要求,从而帮助企业更好的了解客户行为,提高企业核心竞争力。     

个性化推荐技术的研究

电子商务正以空前的速度进入人们的生活。人们对于网上交易的便捷性和智能化也提出了新的要求。个性化推荐作为网络商业活动的中介的出现，对智能化电子商务起到了很大的推动作用。个性化推荐可以根据用户的兴趣爱好主动推荐商品，提供个性化的服务。本文介绍了代理的定义并对商业代理所采用的关键技术进行了讨论，预言了它的未来发展趋势。     

基于关联规则挖掘的电子商务个性化推荐系统研究

分析了个性化推荐系统体系结构,并对其推荐过程进行了详细阐述,最后给出了一个基于关联规则挖掘的电子商务个性化推荐系统的具体实例.     

网络学习系统个性化实时推荐策略研究

网络学习资源海量化在给学习用户提供资源选择多样化和学习自主化的同时,也给用户快速获取个性资源提出了更高要求。在分析当前个性化推荐技术的基础上,充分考虑学习的过程性和资源间的语义相关性,提出一种基于本体个性化的实时推荐模型和算法。主要从模型构建、本体构建、语义相关度和个性推荐算法等方面进行研究,设计了网络学习系统中资源个性化推荐的基本框架和流程,为提高网络学习效率提供全新的解决思路。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

介绍了数据挖掘技术和CRM的基本概念,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用,并着重对决策树技术进行了研究。针对SPRINT算法在数值型属性分裂过程中计算量大、效率低的缺点,提出了一种新的数值型属性的分裂方法,并对SPRINT算法进行了改进,并用改进的SPRINT算法构建了客户信用卡的分类模型。     

DM与DW技术在CRM系统中的应用

客户关系管理不仅是一种管理理念，还是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制(包括管理软件和技术)．数据仓库技术可以将海量的数据进行整理存放，并且可以进行OLAP处理，数据挖掘能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策．CRM的成功在于数据仓库、数据挖掘技术的成功应用．     

基于电子商务的企业信息化建设——ERP 、CRM与电子商务的整合

在经济全球化时代，电子商务是企业必然的趋势，现代电子商务模式应是对网络平台的支持以及与前端CRM（客户关系管理系统）和后端ERP（企业资源计划系统）的紧密集成，CRM从改善客户关系的角度，而ERP从优化企业生产流程的角度来提高电子商务环境下的企业竞争力和利润。     

博客在个人教育知识管理中的应用探微

本文通过对若干个典型的、有代表性的教育博客群、教师博客、专家博客的专访,发掘其知识管理的内在架构。提出了博客中知识转移和产生、获取、利用的抽象逻辑流程：博客的知识转化螺旋。旨在提高博客中教育知识管理的效用,以促进学习和提高绩效。     

CRM是中小商业银行个人业务发展的必然选择

以Internet为代表的信息技术的飞速发展,深刻地影响了商业银行的传统运作模式,而加入WTO给我国商业银行带来了巨大的冲击,我国个人银行业务和客户资源成为国内外商业银行争夺的焦点。因此,我国中小商业银行必须迅速转变经营观念,真正做到以客户满意为中心,准确把握满足客户的个性化需求,实施客户关系管理策略。本文以客户关系管理的相关理论为基础,结合我国商业银行实施客户关系管理的现状,探讨了中小商业银行实施客户关系管理的必要性,目的在于将银行客户关系管理的理念导入我国商业银行个人业务的发展中去。     

现代秘书人员的个人知识管理

在信息时代，个人知识管理已经成为知识经济发展的必需，被越来越多的行业工作者所重视。秘书人员作为机关企事业单位的信息枢纽，重视个人的知识管理显得尤为重要。本文简要介绍个人知识管理的基本概念，着重探讨了秘书人员进行个人知识管理，实现个人知识管理系统的构架的途径。     

客户关系管理系统功能概述及发展趋势

本文在阐述CRM概念的基础上．研究了CRM的内涵和意义,分析了CRM的主要功能模块,最后对CRM的发展趋势进行了一定的分析。     

CRM环境下数据仓库系统的构建

为提高电信企业利用CRM对市场活动的分析能力,提出以日常业务中已有的数据库为数据源构建数据仓库,给出了数据仓库的体系结构、数据集成和模式设计的具体方法。     

商业银行CRM在中国的应用和发展

市场竞争日益激烈,我国商业银行越来越深刻地认识到客户是最有价值的资源。如何留住老客户和吸引新客户,充分挖掘和利用客户资源,成为国内各商业银行首要关注的问题。入世后外资银行的进入更加深了我国商业银行对客户关系管理(CRM)的研究和应用,借助CRM实现从"以产品为中心"到"以客户为中心"的经营理念的演变,实现对银行组织体系和业务流程的重组。在展开对商业银行CRM的应用和研究的时候,将CRM放在企业信息化和管理流程再造的整体框架中进行分析、论证和实施。将信息技术和企业管理结合起来,更深刻地体会"信息化带动工业化"的内涵。     

深度学习在推荐系统中的应用研究

互联网的普及带来了信息爆炸,推荐系统是一种有效的信息过滤工具。现有的推荐系统已经应用于各大领域,但仍然面临着准确性和冷启动等方面的挑战。深度学习作为最先进的机器学习技术,逐步应用于各种复杂的推荐中,以提高推荐系统的质量。对现有推荐系统中几种主要的深度学习模型进行了分析,并对其发展前景进行了展望。     

Apriori算法在馆藏推荐服务中的研究与应用

为做好馆藏推荐服务的工作,提高推荐书目的准确度,本文采用关联规则挖掘技术和改进的Apriori算法对图书馆自动化系统的流通数据进行分析,从读者的借阅史中得到图书间的关联关系,以此为相似读者推荐图书。本文还分析了影响推荐准确度的主要因素,并提出了改进对策。