電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究

1、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究摘要：簡(jiǎn)要介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的概念、作用及其組成模塊，系統(tǒng)介紹了基于協(xié)同過(guò)濾的推薦技術(shù)、基于內(nèi)容的推薦技術(shù)、基于效用的推薦技術(shù)、基于知識(shí)的推薦技術(shù)、基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)的推薦技術(shù)等六種推薦技術(shù)，并描述了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的工作流程，重點(diǎn)闡述了未來(lái)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究方向。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；電子商務(wù)；協(xié)同過(guò)濾一電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概念及作用推薦系統(tǒng)就是一個(gè)能夠在分析用戶(hù)以往的使用行為的基礎(chǔ)上，能夠破解用戶(hù)需求并提出建議的

2、信息系統(tǒng)，該信息系統(tǒng)實(shí)際上市網(wǎng)站與用戶(hù)之間的一個(gè)行為對(duì)話系統(tǒng)。（劉杰決策支持系統(tǒng)應(yīng)用的一個(gè)新領(lǐng)域：電子商務(wù)推薦系統(tǒng)管理學(xué)家2008297299）推薦系統(tǒng)的有效性取決于提供個(gè)性化服務(wù)的深度和能夠充分減少信息超載以及增加用戶(hù)的滿意度，它已經(jīng)成為決策支持系統(tǒng)(DecisionSupptSystems—DSS)的一個(gè)重要的研究方向。Resnick&Varian在1997年給出了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)(RecommenderSystems)正式的定義，

3、指利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶(hù)提供商品信息和建議幫助用戶(hù)決定應(yīng)該購(gòu)買(mǎi)什么產(chǎn)品，模擬銷(xiāo)售人員幫助客戶(hù)完成購(gòu)買(mǎi)過(guò)程。(ResnickVarian.RecommendermunicationoftheACM199740(3):5658.)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)最大的優(yōu)點(diǎn)在于它能收集用戶(hù)感興趣的資料，并根據(jù)用戶(hù)興趣偏好主動(dòng)為用戶(hù)作出個(gè)性化推薦。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)作用主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買(mǎi)者者(ConvertingBrows

4、ersintoBuyers)；②提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷(xiāo)售能力(CrossSell)；③減少消費(fèi)者成本（時(shí)間、資金等），滿足顧客需求，增加其滿意度；④增加賣(mài)家產(chǎn)品瀏覽度，從而提高賣(mài)家收益。二電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的組成推薦系統(tǒng)面對(duì)的是用戶(hù)（user），任務(wù)是為用戶(hù)提供對(duì)項(xiàng)目（item）的推薦。用戶(hù)是指推薦系統(tǒng)的使用者，也就是電子商務(wù)活動(dòng)中的客戶(hù)。項(xiàng)目是被推薦的對(duì)象，是指電子商務(wù)活動(dòng)中提供給客戶(hù)選擇的產(chǎn)品和服務(wù)，也就是最終推薦系統(tǒng)返回給用戶(hù)的推

5、薦內(nèi)容。在一個(gè)電子商務(wù)活動(dòng)中，用戶(hù)數(shù)和項(xiàng)目數(shù)是非常多的。推薦系統(tǒng)面對(duì)的當(dāng)前用戶(hù)，稱(chēng)為目標(biāo)用戶(hù)或者活動(dòng)用戶(hù)。推薦系統(tǒng)的當(dāng)前工作，就是為根據(jù)一定的算法，給出對(duì)目標(biāo)用戶(hù)的推薦項(xiàng)目。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)主要由三大部分構(gòu)成：輸入模塊、推薦方法模塊和輸出模塊。輸入模塊用來(lái)接受用戶(hù)的輸入信息，輸入主要來(lái)自個(gè)人和社團(tuán)群體兩部分。個(gè)人輸入主要指目標(biāo)用戶(hù)，即要求獲得推薦的人，為得到推薦必須對(duì)一些項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)，以表達(dá)自己的偏好，包括隱式瀏覽輸入、顯式瀏覽輸入、關(guān)

6、鍵詞和項(xiàng)目屬性輸入以及用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)歷史等；社團(tuán)群體輸入主要指集體形式的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，包括項(xiàng)目屬性、社團(tuán)購(gòu)買(mǎi)歷史、文本評(píng)價(jià)和等級(jí)評(píng)分等。其中用戶(hù)的輸入信息中最重要的是用戶(hù)對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)（rating）數(shù)據(jù)；推薦方法模塊用來(lái)根據(jù)一定算法，根據(jù)用戶(hù)數(shù)據(jù)，得出對(duì)目標(biāo)用戶(hù)的推薦，該模塊是整個(gè)推薦系統(tǒng)的核心部分，個(gè)性化推薦方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推薦方法。輸出模塊主要是指得到的推薦以何種形式反饋給用戶(hù)。主要的形式有：（余力劉魯.電子商務(wù)個(gè)性化

7、推薦研究.計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng).2004(10):13061309）①建議(suggestion)，分為單個(gè)建議(singleitem)、未排序建議列表(underedlist)和排序建議列表(deredlist)，典型的如TopN：根據(jù)客戶(hù)的喜好向客戶(hù)推薦最可能吸引客戶(hù)的N件產(chǎn)品；②預(yù)測(cè)(prediction)系統(tǒng)對(duì)給定項(xiàng)目的總體評(píng)分；③個(gè)體評(píng)分(individualrating)，輸出其他客戶(hù)對(duì)商品的個(gè)體評(píng)分；④評(píng)論(Review)，

8、輸出其他客戶(hù)對(duì)商品的文本評(píng)價(jià)。二電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)推薦，新聞組中新聞推等，其缺點(diǎn)是不能為用戶(hù)發(fā)現(xiàn)新的感興趣的信息，只能推薦與用戶(hù)已有興趣相似的信息。例如NewsWeeder新聞組過(guò)濾文本推薦系統(tǒng)就是采用文本中的單詞作為文本的特征，系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)用戶(hù)已評(píng)價(jià)過(guò)的商品特征來(lái)獲得對(duì)用戶(hù)興趣的描述。用戶(hù)描述類(lèi)型的產(chǎn)生取決于系統(tǒng)所采用的學(xué)習(xí)方法，判定樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于向量的表示等技術(shù)都可應(yīng)用于其中?；趦?nèi)容推薦的用戶(hù)描述是長(zhǎng)效型的，它將隨著系

9、統(tǒng)對(duì)用戶(hù)偏好的學(xué)習(xí)不斷更新。3.基于效用的推薦技術(shù)基于效用的推薦建立在用戶(hù)需要和可選集之間匹配的評(píng)估之上。通過(guò)計(jì)算商品對(duì)用戶(hù)的效用來(lái)做出推薦，其核心問(wèn)題是如何為每一位用戶(hù)創(chuàng)造出合適的效用函數(shù)?；谛в玫耐扑]其用戶(hù)描述是系統(tǒng)為用戶(hù)創(chuàng)造的效用函數(shù)，采用受限制滿足技術(shù)來(lái)確定最佳匹配，它的優(yōu)點(diǎn)是能在效用函數(shù)中考慮如何提供商的可靠性、產(chǎn)品的可獲取性和可用性等非產(chǎn)品因素。（黎星星黃小琴朱慶生.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)2007.2

10、6(5):710.）4.基于知識(shí)的推薦技術(shù)基于知識(shí)的推薦技術(shù)是通過(guò)判斷用戶(hù)的需要來(lái)做出推薦，它具有特定商品滿足特定用戶(hù)需要的知識(shí)，并由此推導(dǎo)出用戶(hù)需要與某一推薦物品的相互關(guān)系?；谥R(shí)的推薦其用戶(hù)描述可以是支持這種推導(dǎo)的任何知識(shí)結(jié)構(gòu)，各方法因所用的知識(shí)的不同而有明顯的區(qū)別。5.基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)的推薦技術(shù)基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)的推薦時(shí)根據(jù)用戶(hù)個(gè)人屬性對(duì)用戶(hù)分類(lèi)，再基于類(lèi)對(duì)類(lèi)中的用戶(hù)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行推薦。用戶(hù)個(gè)人信息可通過(guò)交互式對(duì)話來(lái)收集，可采用機(jī)學(xué)習(xí)來(lái)建立

11、一個(gè)基于用戶(hù)統(tǒng)計(jì)信息的分類(lèi)器，永固的反應(yīng)與人工創(chuàng)建的模式庫(kù)相匹配?；谟脩?hù)統(tǒng)計(jì)的推薦系統(tǒng)與協(xié)同過(guò)濾推薦系統(tǒng)實(shí)際使用的數(shù)據(jù)完全不同，其優(yōu)點(diǎn)在于不需要用戶(hù)評(píng)價(jià)歷史數(shù)據(jù)。三電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的工作流程雖然電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的種類(lèi)很多，所采用的推薦技術(shù)也不盡相同，但各種推薦系統(tǒng)工作流程基本相同。主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、形成推薦和結(jié)果顯示燈環(huán)節(jié)。（吳恒亮張巍巍.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中推薦技術(shù)的比較研究.物流技術(shù).2009(11):5759）電子商務(wù)

12、推薦系統(tǒng)的一般工作流程如圖2所示。1.數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集方式主要有兩種類(lèi)型：顯式采集和隱式采集。其中，顯式采集方式是指推薦系統(tǒng)需要用戶(hù)顯式地輸入形成推薦所需要的信息，包括用戶(hù)信息、用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)等；隱式采集方式是指推薦系統(tǒng)根據(jù)電子商務(wù)系統(tǒng)在用戶(hù)的購(gòu)物過(guò)程中自動(dòng)記錄的信息形式推薦，比如用戶(hù)瀏覽或者購(gòu)買(mǎi)了哪些商品，以此來(lái)分析用戶(hù)的行為特性，不需要用戶(hù)輸入任何信息。顯式方式獲得的數(shù)據(jù)通常比較準(zhǔn)確，但需要用戶(hù)顯式地輸入信息，數(shù)據(jù)采集比較困難。隱