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摘要:
电子商务运营过程中用户广泛使用搜索引擎并产生在线浏览行为,这些都影响用户体验并最终影响消费。文章首先根据已有成果提出研究假设,搜索引擎算法设计优化会改善用户的在线浏览行为,提升用户交互体验感受以促进消费。然后,采用粒子群算法优化了搜索引擎算法设计,并且根据在线浏览行为与用户体验相关指标体系,利用爬虫方法获取电子商务平台公司数据进行假设检验。进一步利用改进后的搜索引擎算法设计用户兴趣模型,并对用户兴趣模型进行对比试验,试验结果表明用户兴趣组优于传统算法组。得出研究结论:基于用户兴趣模型的搜索引擎算法可以有效改善用户消费体验,在线浏览与搜索引擎配合使用效果更好,既可以有效增加电子商务平台利润,也可以提升用户消费体验。
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文献信息
篇名 基于粒子群算法搜索浏览设计与用户体验研究
来源期刊 信息与管理研究 学科 经济
关键词 粒子群算法 搜索引擎算法设计 在线浏览行为 用户交互体验
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-80
页数 8页 分类号 F490.5
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群算法
搜索引擎算法设计
在线浏览行为
用户交互体验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与管理研究
双月刊
2096-2827
31-2118/G2
16开
浙江省杭州市下沙高教园区杭州电子科技大学
2016
chi
出版文献量(篇)
100
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1
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11
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