电子商务推荐系统 发表评论(0) 编辑词条

一、引言
　　随着 网络 的广泛普及，电子商务对传统的商贸活动产生了革命性的变化，产生从以商品为中心到以客户
为中心的商业模式的转变。新的商业环境在为 企业 提供新的商机的同时，也对企业提出了新的挑战。围绕客
户进行服务，为客户提供所需要的商品，所以对每个客户提供个性化的服务已经成为必要。而电子商务推荐系
统成为解决问题的重要途径。本文 研究 了电子商务推荐系统中的各类推荐技术。 中国论文联盟
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　　二、电子商务推荐系统
　　电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产
品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统
，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户
从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商
务活动的满意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。
　　电子商务推荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的浏览者转变为购
买者，提高主动性；其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售能力；最后，可以提高、维持客户对网站的
满意度和信任度。
　　电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留
客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的 经济 效益
和 社会 效应。
　　三、电子商务推荐技术
　　目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于 内容 推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用
推荐，基于关联规则推荐,混合推荐等等。
　　1.基于内容的推荐。它是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于
商品信息, 包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属
性特征模型推荐。
　　内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息
的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品，只能发现和用户已有兴趣相似的商品。
　　2.协同过滤推荐。协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料
得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖
于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。

协同过滤推荐优点有:能为用户发现新的感兴趣的商品;不需要考虑商品的特征,任何形式的商品都可以推荐。
缺点是:稀疏性 问题 ,用户对商品的评价矩阵非常稀疏;可扩展性问题,随着系统用户和商品的增多,系统的性
能会越来越低;冷启动问题,如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐。
　　3.基于知识的推荐。在某种程度上可以看成是一种推理技术，各个 方法 因所用的知识不同而有明显区别
。基于知识的推荐提出了功能知识的概念。简单的说，功能知识是关于某个项目如何满足某个特定客户的知识
，它能解释需要和推荐之间的关系。在基于知识的推荐看来，客户资料可以是任何能支持推理的知识结构，并
非一定是用户的需要和偏好。 中国论文联盟http://www.lwlm.com
　　4.基于效用的推荐。它是根据对客户使用项目的效用进行 计算 的，核心问题是如何为每个客户创建效用
函数，并考虑非产品属性，如提供商的可靠性和产品的可用性等。它的优点是能在效用函数中考虑非产品因素
。效用函数通过交互让用户指定 影响 因素及其权重对于大多数用户而言是极其繁琐的事情，因而限制了该技
术的 应用 。
　　5.基于关联规则的推荐系统往往利用实际交易数据作为数据源，它符合数据源的通用性要求。以关联规则
为基础，把已购商品作为规则头,推荐对象作为规则体,其中关联规则的发现最关键且最耗时,但可以离线进行
。其特点是实现起来比较简洁,推荐效果良好,并能动态地把客户兴趣变化反映到推荐结果中。
　　6.混合推荐技术。混合推荐系统整合两种或更多推荐技术以取得更好的实际效果。最常见的做法是将协同
过滤推荐技术与其它某一种推荐技术相结合。例如,结合基于协同过滤和基于 内容 推荐这两种推荐技术,尽量
利用它们的优点而避免其缺点,提高推荐系统的性能和推荐质量。比如,为了克服协同过滤的稀疏性问题,可以
利用用户浏览过的商品预期用户对其他商品的评价,这样可以增加商品评价的密度,利用这些评价再进行协同过
滤,从而提高协同过滤的性能。
　　四、 总结
　　 电子 商务推荐系统，一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现，另一方面在帮助客户快速
定位感兴趣的商品的同时也为 企业 实现了增值。电子商务推荐系统作为有利的 分析 工具和促销手段，已成
为电子商务网站的竞争工具，必将获得广泛的应用和 发展 。本文对电子商务推荐系统进行了介绍，并对推荐
技术进行了概述。 目前 国内的电子商务网站在这方面的实践处在快速发展的阶段，因此还需要继续 研究 出
更智能、更优化的电子商务推荐技术。