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[摘要]本文簡(jiǎn)要的介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的概念及其作用，詳細(xì)地論述電子商務(wù)推薦系統(tǒng)所采用的推薦技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)。

[關(guān)鍵詞]電子商務(wù)推薦系統(tǒng)推薦技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛普及，電子商務(wù)獲得迅猛發(fā)展。與傳統(tǒng)商業(yè)模式不同,電子商務(wù)交易雙方是不謀面的,商家不能直觀地了解客戶,能獲得的只是大量的相關(guān)數(shù)據(jù)(如用戶注冊(cè)信息、歷史購(gòu)買記錄等)。這樣通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析來(lái)盡可能地揣摩客戶,在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間向適當(dāng)?shù)目蛻敉扑]適當(dāng)?shù)纳唐坊蚍?wù)就顯得尤為重要，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)正是針對(duì)這一需求應(yīng)運(yùn)而生的。

一、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是一個(gè)基于網(wǎng)上購(gòu)物環(huán)境、以商品為推薦對(duì)象的個(gè)性化推薦系統(tǒng),為用戶推薦符合興趣愛好的商品。其定義為：利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議,幫助用戶決定應(yīng)該購(gòu)買什么產(chǎn)品,模擬銷售人員幫助客戶完成購(gòu)買過(guò)程。

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)使得電子商務(wù)網(wǎng)站主動(dòng)適應(yīng)每個(gè)客戶的特定需求,為每個(gè)客戶創(chuàng)建適應(yīng)該客戶個(gè)性化需求的電子商店,從而為每個(gè)客戶提供完全不同的個(gè)性化購(gòu)物環(huán)境,為電子商務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“一對(duì)一營(yíng)銷”的個(gè)性化服務(wù)提供了可能。

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)和銷售系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)既相似又有不同。銷售系統(tǒng)是幫助銷售人員如何把產(chǎn)品銷售出去；決策支持系統(tǒng)是幫助生產(chǎn)者決定什么時(shí)候生產(chǎn)什么產(chǎn)品，其目的是為企業(yè)生產(chǎn)者服務(wù)；推薦系統(tǒng)是幫助用戶對(duì)購(gòu)買什么產(chǎn)品做出決策，是面向用戶的系統(tǒng)。

二、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的作用

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)在于它能夠根據(jù)客戶的興趣、愛好、習(xí)慣,以及各個(gè)客戶之間的相關(guān)性主動(dòng)為客戶做出推薦。推薦的形式包括向客戶推薦商品,提供個(gè)性化的商品信息、及其他客戶的喜惡等，并且給出的推薦也是實(shí)時(shí)更新的。即當(dāng)系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫(kù)和客戶的興趣等資料發(fā)生改變時(shí)，給出的推薦信息也會(huì)自動(dòng)改變。廣義而言,推薦系統(tǒng)使得網(wǎng)站更具個(gè)性化(網(wǎng)站會(huì)調(diào)整某些信息以迎合不同的客戶)?？偟膩?lái)說(shuō)，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在三個(gè)方面:①將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買者。有時(shí)客戶只是看看網(wǎng)站的內(nèi)容而沒(méi)有購(gòu)買的意思，推薦系統(tǒng)可以幫客戶找到他們感興趣的、愿意買的商品。②提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力。基于用戶已經(jīng)購(gòu)買的商品,推薦客戶購(gòu)買一些相關(guān)的商品。③提高客戶對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度。推薦系統(tǒng)可以提供符合客戶個(gè)性化需求的購(gòu)物信息，因此能夠吸引老客戶訪問(wèn)網(wǎng)站。

三、電子商務(wù)推薦技術(shù)

目前，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)所采用的推薦技術(shù)大致可以分為三類：信息檢索、內(nèi)容過(guò)濾、協(xié)同過(guò)濾。

1.信息檢索：響應(yīng)用戶提交的搜索請(qǐng)求，返回相應(yīng)的查詢結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)搜索引擎如yahoo，google等采用的都是這種技術(shù)。信息檢索技術(shù)一般對(duì)文本內(nèi)容建立全文索引或摘要索引，對(duì)非文本內(nèi)容如圖片、視頻等根據(jù)一些特征進(jìn)行索引。信息檢索技術(shù)容易實(shí)現(xiàn)，檢索速度快，但其不足在于：①提交一個(gè)查詢往往返回?cái)?shù)以千計(jì)的結(jié)果，有些是相關(guān)的，但大多數(shù)并不相關(guān)，用戶需要花費(fèi)時(shí)間和精力去挑選；②只能回答用戶詢問(wèn)的問(wèn)題，不能主動(dòng)、增量的向用戶提供知識(shí)。

2.內(nèi)容過(guò)濾：基于商品信息,包括商品的屬性及商品之間的相關(guān)性和客戶的喜惡來(lái)向其推薦?；谏唐穼傩灾饕腔诋a(chǎn)品的屬性特征模型推薦。例如,對(duì)在購(gòu)物車以往記錄中或有多張打折CD的客戶就可以向其推薦一些打折CD?；谏唐烽g的關(guān)聯(lián)性是根據(jù)客戶感興趣的產(chǎn)品推薦相關(guān)的產(chǎn)品。例如,服裝的搭配,商品的系列或配套件。內(nèi)容過(guò)濾技術(shù)分析商品的屬性及其相關(guān)性可以脫機(jī)進(jìn)行，所以推薦響應(yīng)時(shí)間快，其弊端在于不能為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的商品,只能發(fā)現(xiàn)和用戶已有興趣相似的商品；不能為新客戶形成合適的推薦,因?yàn)榭蛻暨€沒(méi)有購(gòu)物經(jīng)歷,基于內(nèi)容過(guò)濾的推薦系統(tǒng)得不到參考輸入。

3．協(xié)同過(guò)濾：基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)并不分析商品之間的相似性,而是學(xué)習(xí)目標(biāo)用戶和歷史用戶之間購(gòu)買行為的相似性,從而根據(jù)相似歷史用戶的購(gòu)買行為生成推薦結(jié)果。協(xié)同過(guò)濾技術(shù)不需要商品特征的描述,它學(xué)習(xí)的是用戶購(gòu)買行為之間的相似性,而不依賴商品的特征,因此它可以推薦從表面特征上看上去不同但實(shí)際上有很大相關(guān)性的商品。所以其優(yōu)點(diǎn)是:①能為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的商品；②不需要考慮商品的特征,任何形式的商品都可以推薦。缺點(diǎn)是:①用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)非常稀疏，這樣基于用戶的評(píng)價(jià)所得到的用戶間的相似性可能不準(zhǔn)確(即稀疏性問(wèn)題)；②隨著用戶和商品的增多,系統(tǒng)的性能會(huì)越來(lái)越低(即可擴(kuò)展性問(wèn)題)；③如果從來(lái)沒(méi)有用戶對(duì)某一商品加以評(píng)價(jià),則這個(gè)商品就不可能被推薦(即最初評(píng)價(jià)問(wèn)題)。

四、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要包括推薦輸入、推薦分析、推薦輸出三部分。

1．推薦輸入是為推薦分析提供的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，主要的輸入形式有：①隱式瀏覽輸入：如客戶的瀏覽行為在客戶不知道的情況下被記錄作為推薦系統(tǒng)的輸入；②顯式瀏覽輸入：客戶的瀏覽行為是有目的向推薦系統(tǒng)提供自己的愛好，如對(duì)商品的評(píng)價(jià)等；③關(guān)鍵詞和項(xiàng)目屬性輸入：客戶輸入關(guān)鍵詞或項(xiàng)目的有關(guān)屬性以得到推薦系統(tǒng)的有價(jià)值推薦；④客戶購(gòu)買歷史：客戶過(guò)去的購(gòu)買記錄。

2．推薦分析是推薦系統(tǒng)的核心部分，所采用的推薦技術(shù)決定著推薦系統(tǒng)的性能優(yōu)劣。在實(shí)際應(yīng)用中,電子商務(wù)推薦系統(tǒng)一般采用多種推薦技術(shù)的組合，盡量利用各種推薦技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)而避免其缺點(diǎn),提高推薦系統(tǒng)的性能和推薦質(zhì)量。比如,為了克服協(xié)同過(guò)濾的稀疏性問(wèn)題,可以利用用戶瀏覽過(guò)的商品預(yù)期用戶對(duì)其他商品的評(píng)價(jià),這樣可以增加商品評(píng)價(jià)的密度,再進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾,從而提高協(xié)同過(guò)濾的性能。

3．推薦輸出是推薦系統(tǒng)基于推薦輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的推薦分析之后，以適當(dāng)?shù)男问綄⑼扑]結(jié)果展示給用戶，主要的輸出形式有:①建議，典型的如Top－N，能夠根據(jù)客戶的喜好向客戶推薦最可能吸引客戶的N件產(chǎn)品；②預(yù)測(cè)，系統(tǒng)對(duì)給定項(xiàng)目的總體評(píng)分；③個(gè)體評(píng)分，輸出其他客戶對(duì)商品的個(gè)體評(píng)分；④評(píng)論，輸出其他客戶對(duì)商品的文本評(píng)價(jià)。

五、結(jié)束語(yǔ)

電子商務(wù)領(lǐng)域中，通過(guò)推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)一方面有助于電子商務(wù)網(wǎng)站內(nèi)容和結(jié)構(gòu)自適應(yīng)性的實(shí)現(xiàn)，另一方面在幫助用戶快速定位感興趣的商品的同時(shí)也為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了增值。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)作為有利的分析工具和促銷手段，已成為電子商務(wù)網(wǎng)站的競(jìng)爭(zhēng)工具，必將獲得廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。

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