文档介绍：实体零售店的数字化应用技术策略研究
基金项目:2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目《基于人工智能技术的广西连锁零售业业务流程优化设计研究》(编号:2019KY1520)
摘 要:随着信息技术的发展,线下零的数据同样会将用户类型作为基础把用户划分成两个内容:其一,未消费过保健品的一般用户方面额商品评分,在矩阵当中展示的即是第1行到第k-1行的内容,其二,消费过保健品的优质用户所对应的商品评分,在矩阵当中所展示的即是第k行到第m行的内容。
因为本篇当中谈到的用户相似性方面的计算,均是基于线下零售方面的,所以个体用户的数据比较稀疏,与欧式距离标准不符。本篇在用户相似性方面的内容计算所使用的是余弦相似度的方式,此方式可凭借多维空间当中的向量夹角作为基础展开策略,能够很好的展现不同用户在方向这个维度方面的状况,此种计算方式能够让用户相似性方面的计算和背景贴近。
②确定最近邻集合
在明确最近邻集合方面共有三类方式可供挑选:其一为TOP-K排序法,此种办法的操作方式即是获取和目标用户在相似度方面最相匹配的K名用户,把此些用户视作近邻集合;其二为阈值截取法,即是凭借筛选的方式获取和目标用户相似度高于阈值相似用户的数据,以此当作近邻集合;其三是将第一、第二类方式进行融合的方式,首先是以阈值截取的办法获取相似用户群体,之后在借助TOP-K排序法找到和目标用户相似度最相匹配的k名用户,获取到的这些用户即是近邻集合。 有关参数方面的设定,在购物小票当中的推荐栏内能够展示的保健品数量最多是四类,同时因为保健品消费用户的购买类别多是一种,所以必须挑选3名-4名相似用户,才能够符合推荐结果数量,因此把K值明确为4,这样既与数量限制相符,同时也能够很好地展示空间。所以如何明确最佳的阈值T即是最近邻确定方面的内心内容。本篇选取了历史购物数据量较大的用户数据,,并在数次阈值设置的基础上获得到了目标用户比例结果、每个用户的平均相似用户数量结果,详细内容展示在表1。由平均相似度用户数量、目标用户覆盖率这两个方面来讲,、、、,对应的平均相似用户数量和参数尤值的接近度是最高的,同时也有着较佳的用户适用性。,获得到的值与k相比偏高,,。
表1 阈值设定结果表
③根据最近邻产生推荐
当下已经获取到目标用户方面的最近邻集合,之后需要依据最近邻集合来获取保健品推荐结果。由原始数据当中找到优质用户保健品购买行为,之后展开分析,得到保健品评分矩阵,在这当中a代表的是消费保健品的用户数目,b代表的是保健品种类总数,H矩阵当中元素hij代表的是用户i在保健品j方面给出的评分,用户在保健品方面的评分数据和商品相似,所代表的均为购买行为方面的数据,因此评分hij即是用户i在保健品j方面的总购买次数。
根据最近邻产生推荐的公式如下所示:
P(x,i)代表的为目标用户x在近邻保健品i方面的兴趣状况;NX代表的是目标用户x自身的最近邻集合;用户y为目标用户x的最近邻居之一;Sim(x,y)代表的为余弦相似度计算公式当中用户x、y两者间的相似状况;hy,i代表的为用户y在保健品i方面的评分,因为用户和保健品方面的数据都是购买行为数据,所以hy,i所代表的就是用户y在保健品i方面的整体次数。
二、基于数字化应用的实体零售店购物流程优化
就实体零售业方面来看,物联网的普及与产品自身智能化的走向均推动着实体零售店的发展。将来对于实体零售店的发展来讲,零供关系将不再是主要矛盾,限制其发展主要是看其在消费者需求、高效整合供应链方面的能力,看其是否能够更好地满足消费者的需求,是不是能够进一步地凭借智能化手段拓展传统零售业的服务体验。在这当中,信息科技水平、商店展示、运作管理、用户体验等将变成竞争的主要内容。零售业与民众生活的关联度是十分密切的,而零售智能化、优化用户体验也将是未来發展的核心关注点。本篇将在下面的内容当中把服装零售店作为案例,从5个不同的角度分析数字化手段在优化用户体验方面的效能:
在智能化水平的不断发展之下,服装店橱窗方面的设计也不会仅仅以静态模式进行展示,为了具备更佳的视觉效果,橱窗也开始走向动态化,互动化的模式。举例来讲,以透明屏、人脸识别技术、激光投影等方式能够直接感应人的动作,之后依据算法的帮助,橱窗即可展现出对应的湖面,从而达到和消费者进行互动的目标,除此之外,消费者方面的数据同样可被看作是潜在交互信息,由橱窗方面进行记录。因此