淺談電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)

1、淺談電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)摘要：本文重點(diǎn)針對電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的基本含義、具體功 能模式以及系統(tǒng)及結(jié)構(gòu)和檢索過程進(jìn)行了詳細(xì)論述，總結(jié)了電子商務(wù)個(gè)性 化推薦系統(tǒng)的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；個(gè)性化推薦系統(tǒng)；信息過濾中圖分類號:tp393文獻(xiàn)識別碼:a文章編號:1001-828x (2015) 015-000-02一、引言在虛擬的電子商務(wù)世界里，大量的商家把商品放在虛擬的網(wǎng)絡(luò)空間， 存在海量的商品信息在互聯(lián)網(wǎng)上，對于普通消費(fèi)者很難準(zhǔn)確的找到對某個(gè) 商家提高的商品非常感興趣。用戶也不可能花很多時(shí)間在浩瀚的網(wǎng)絡(luò)資源 世界里隨意的去尋找自己所需，對于商品的信息用戶也不可能像在現(xiàn)實(shí)生 活的商

2、場里一樣進(jìn)行實(shí)物比對。用戶也無法知道商品的真正質(zhì)量和品質(zhì)。 所以絕大多數(shù)的用戶希望電子商務(wù)網(wǎng)站能夠自動的為用戶進(jìn)行推薦，幫助 用戶在網(wǎng)上進(jìn)行商品的挑選和購買，同時(shí)也希望網(wǎng)站提供其他購買商品的 用戶的一些評價(jià)信息，以便用戶更好的了解商甜的質(zhì)量，根據(jù)相似或用戶 興趣相同的用戶進(jìn)行推薦，滿足用戶在第一時(shí)間為用戶推薦有效商品信息 的需求。山于這一需求的用戶量越來越多，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)也由 此而生。二、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)所謂電子商務(wù)個(gè)性化推薦技術(shù)，即通過電子商務(wù)網(wǎng)站給前來訪問的用 戶，提供一個(gè)人性化、個(gè)性化、方便、快捷的信息推薦，更加符合用戶的 興趣偏好，推薦的形式多樣，商詁比對多樣的個(gè)性化產(chǎn)

3、品信息，以便用戶 采購商品。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)一般來說，可以按主要的功能模塊進(jìn)行劃 分，通常包括用戶輸入模塊和用戶輸出功能模塊。輸入可以是用戶在登錄 該網(wǎng)站的個(gè)人信息注冊，也可以是多個(gè)用戶的注冊信息的綜合?？蛻魝€(gè)人 輸入主要是指目標(biāo)用戶，也就是說，要求建議，建議必須評估項(xiàng)目，將他 們自身的愛好、隱式瀏覽和顯示掃描輸入、關(guān)鍵詞以及項(xiàng)目屬性及用戶購 買記錄等充分表達(dá)岀來。社區(qū)輸入主要包含了項(xiàng)目屬性、協(xié)會購買記錄、 評價(jià)內(nèi)容等，是一種集體形式的評估數(shù)據(jù)。主要表達(dá)形式為建議，包括排 序建議列表及建議列表排序兩種，排序建議列表通常是參考用戶的愛好為 客戶推薦具冇吸引力的產(chǎn)品；預(yù)測系統(tǒng)的總體評估得分針

4、對于個(gè)給泄的 項(xiàng)日，個(gè)人得分，輸出其他客戶對商品的個(gè)別評級；對于商品的評級可以 得出用戶對該商品的興趣度，文本輸出也就是用戶選購商品后的一組信息 填寫，一般會釆用多種推薦算法的組合，亦或者計(jì)算機(jī)技術(shù)對數(shù)據(jù)收集整 合的方式進(jìn)行推薦，這個(gè)在推薦系統(tǒng)中占據(jù)著關(guān)鍵位置，直接影響著推薦 系統(tǒng)的質(zhì)量以及商品信息推薦的冇效性。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中擁有海量數(shù)據(jù)的信息資源，不同的網(wǎng)站可以在用 戶訪問該網(wǎng)站時(shí)，通過cookie收集到各種用戶的信息，并且根據(jù)用戶在 網(wǎng)站上選購商品的停留時(shí)間，可以判斷用戶的興趣喜好，記錄用戶的信息 并為用戶提供有效的信息推薦。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)還可以不斷的更 新發(fā)現(xiàn)用戶的新興趣，根

5、據(jù)用戶注冊時(shí)候所填寫的資料，自動跟蹤用戶的 購買行為習(xí)慣，及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶興趣的變化。當(dāng)系統(tǒng)的產(chǎn)品庫和用戶興趣的 信息變化，自動推薦的序列變化，極大地促進(jìn)了用戶瀏覽商詁信息，并提 高服務(wù)水平。三、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及檢索過程電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的形成起源于每個(gè)人的興趣愛好不是獨(dú)立 的個(gè)體，而是屬于某種或某個(gè)群體。人們在日常生活中所獲取的信息多數(shù) 都是通過他人的引薦得到的。所以按照類似興趣或完全相同的用戶愛好進(jìn) 行相對的信息評價(jià)與了解，再向周用人群推薦。根據(jù)電子商務(wù)個(gè)性化推薦 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示，首先通過用戶對信息的評價(jià)與了解狀況，將用戶 劃分為不同的類別，如：興趣相同或類似的用戶為一類

6、；用戶推薦制度主 要是通過對類別內(nèi)外因素的綜合影響進(jìn)行考慮，按照不同的彩響程度將信 息推薦給相應(yīng)的用戶；通過用戶的評價(jià)和了解，對用戶類別進(jìn)行相應(yīng)的調(diào) 整，對各類參數(shù)做出相應(yīng)的修改，從而將過濾效率不斷完善。信息過濾推 薦主要是參照用戶相互推薦的情況進(jìn)行，通過對相同或類似用戶的正確判 斷，保證信息推薦的相關(guān)性，從而避免無效信息的干擾。圖1推薦系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)信息過濾系統(tǒng)的性能，關(guān)鍵在于過濾模型的完善程度如何。個(gè)性化推 薦信息系統(tǒng)的過濾工作主要包含了以下兒方面：第一，用戶的評注和分類 機(jī)制；第二，用戶的推薦機(jī)制，結(jié)合類別的內(nèi)外評注信息向用戶進(jìn)行推薦; 第三，反饋機(jī)制，對用戶類別和參數(shù)進(jìn)行不斷調(diào)整。根據(jù)對

7、合作模式的文 本過濾中，過濾的結(jié)果會根據(jù)用戶的評注進(jìn)行判定。而用戶評注主要是通 過評分的方式?jīng)Q斷，根據(jù)用戶的愛好以及評分標(biāo)準(zhǔn)，為瀏覽的信息評定相 應(yīng)的分?jǐn)?shù)，評分采用百分制。用戶判斷分?jǐn)?shù)多少一般都是通過英他用戶相 同或類似愛好的用戶推薦進(jìn)行的，這樣的合作不僅可以避免無效信息的干 擾，還能夠有效提升過濾系統(tǒng)的精準(zhǔn)度。任何用戶在合作的狀態(tài)下都會受 類內(nèi)和類外因素的影響，所以用戶可以通過對其他用戶的評注信息判斷用 戶愛好和信息之間的關(guān)聯(lián)程度。由于合作模式的文本過濾模式主要是通過 用戶相互間的推薦形成的，并非是由信息內(nèi)容形成，所以，在很大程度上 減少了系統(tǒng)對信息進(jìn)行分析時(shí)的怵i難度和成本浪費(fèi)現(xiàn)象。這種方

8、式不只在 文本信息過濾方面受到應(yīng)用，同樣也可以運(yùn)用到信息推廣和推薦方面。推 薦系統(tǒng)應(yīng)注意與用戶分類和推薦有關(guān)的規(guī)章制度，將用戶合理的組織在一 起，通過對用戶愛好的了解進(jìn)行分類劃分，明確制定合理的推薦方式，從 而更好的保證信息過濾推薦的有效率。對文檔是不是滿足用戶的需求進(jìn)行判斷時(shí)，可以利用新文檔的向量以 及對文檔的相似率進(jìn)行過濾來做出決斷。對電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)全面運(yùn)用時(shí)，必須充分結(jié)合人們通過過濾 過程中的心理和行為狀況，過濾機(jī)制應(yīng)充分按照人類的心理和行為活動設(shè) 置，那就需要先成立知識庫，通過對用戶過濾主題的了解成立相應(yīng)的知識 庫，知識庫主要包含了主題文本的主要特點(diǎn)，如：關(guān)鍵詞、相關(guān)概括以及

9、特殊語句等。然后利用知識庫中的特殊語句、相關(guān)概括或者關(guān)鍵詞對文本 中的詞匯進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和權(quán)值運(yùn)算，完成首次過濾。同時(shí)要對相關(guān)主題的語句 進(jìn)行深入分析，明確文本中的關(guān)鍵詞語所在。最后通過文本信息主題中關(guān) 鍵詞語和用戶給出的過濾主題対比，確定用戶的要求得到全面的滿足后, 做出最后的決斷。四、總結(jié)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)與傳統(tǒng)的網(wǎng)站銷售系統(tǒng)，他們既冇不同也冇 相似的地方，他們都為各自的供應(yīng)鏈管理提供了企業(yè)的決策支持信息數(shù) 據(jù)。傳統(tǒng)的銷售系統(tǒng)只是單純的幫助銷售人員進(jìn)行商品銷售，然后如何將 產(chǎn)品有效地推薦給有需求的用戶，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)就可以很好的 解決，幫助用戶決定購買什么樣子的商品。供應(yīng)鏈決策支持系

10、統(tǒng)是幫助生 產(chǎn)商生產(chǎn)產(chǎn)品時(shí)，某些產(chǎn)甜和多少應(yīng)該存儲倉庫，最終目標(biāo)是生產(chǎn)者為企 業(yè)服務(wù)。一般個(gè)性化推薦系統(tǒng)主耍是針對來訪的,有釆購需求的用戶進(jìn)行 有效商品信息推薦。電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)好比一個(gè)虛擬的銷售人員，它幫助和引導(dǎo)用 戶進(jìn)行商品的選購，對比。它可以為用戶提供真實(shí)可靠的商品信息推薦。 電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)不僅能夠?qū)τ脩舻姆答佇畔⑦M(jìn)行全面收集，同時(shí) 還能統(tǒng)計(jì)用戶對該商品的訪問次數(shù)，來確定商品信息的可能感興趣的潛在 用戶，比如用戶瀏覽該網(wǎng)站的fi志記錄，購買的商品時(shí)間等等。通過過分 活躍的商品購買記錄和用戶的購買興趣和訪問商品信息的時(shí)間等，來給用 戶進(jìn)行提供有效的推薦信息。根據(jù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)最多的就是電子商務(wù) 網(wǎng)站的各類商品銷售。特別是在書籍，電影，音頻和視頻產(chǎn)品，日用百貨、 和其他產(chǎn)品相對較低，各種各樣的商品，使用高度的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的行 業(yè)，推薦系統(tǒng)可以極大地提高企業(yè)的銷售。當(dāng)信息個(gè)性化受到用戶越來越 廣泛的關(guān)注后，電子商務(wù)此時(shí)應(yīng)由被動變主動，不要再一昧地等待客戶,耍積極主動的為用戶提供個(gè)性化服務(wù)，秉承以客戶為中心的思想理念。 參考文獻(xiàn)：1 馬小龍基于協(xié)作過濾算法的電了商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究微