电子商务推荐系统的应用

[摘 要] 本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用，详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。
　　[关键词] 电子商务 推荐系统 推荐技术
　　
　　随着互联网的广泛普及，电子商务获得迅猛发展。与传统商业模式不同,电子商务交易双方是不谋面的,商家不能直观地了解客户,能获得的只是大量的相关数据(如用户注册信息、历史购买记录等)。这样通过对数据的分析来尽可能地揣摩客户,在适当的时间向适当的客户推荐适当的商品或服务就显得尤为重要，电子商务推荐系统正是针对这一需求应运而生的。
　　
　　一、电子商务推荐系统简介
　　
　　电子商务推荐系统是一个基于网上购物环境、以商品为推荐对象的个性化推荐系统,为用户推荐符合兴趣爱好的商品。其定义为：利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用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。
　　电子商务推荐系统使得电子商务网站主动适应每个客户的特定需求,为每个客户创建适应该客户个性化需求的电子商店,从而为每个客户提供完全不同的个性化购物环境,为电子商务系统实现“一对一营销”的个性化服务提供了可能。
　　电子商务推荐系统和销售系统、决策支持系统既相似又有不同。销售系统是帮助销售人员如何把产品销售出去；决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产什么产品，其目的是为企业生产者服务；推荐系统是帮助用户对购买什么产品做出决策，是面向用户的系统。
　　
　　
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二、电子商务推荐系统的作用
　　
　　电子商务推荐系统的最大优势在于它能够根据客户的兴趣、爱好、习惯,以及各个客户之间的相关性主动为客户做出推荐。推荐的形式包括向客户推荐商品,提供个性化的商品信息、及其他客户的喜恶等，并且给出的推荐也是实时更新的。即当系统中的产品库和客户的兴趣等资料发生改变时，给出的推荐信息也会自动改变。广义而言,推荐系统使得网站更具个性化(网站会调整某些信息以迎合不同的客户)。总的来说，电子商务推荐系统的作用主要表现在三个方面:①将电子商务网站的浏览者转变为购买者。有时客户只是看看网站的内容而没有购买的意思，推荐系统可以帮客户找到他们感兴趣的、愿意买的商品。②提高电子商务网站的交叉销售能力。基于用户已经购买的商品,推荐客户购买一些相关的商品。③提高客户对电子商务网站的忠诚度。推荐系统可以提供符合客户个性化需求的购物信息，因此能够吸引老客户访问网站。
　　
　　三、电子商务推荐技术
　　
　　目前，电子商务推荐系统所采用的推荐技术大致可以分为三类：信息检索、内容过滤、协同过滤。
　　1.信息检索：响应用户提交的搜索请求，返回相应的查询结果。网络搜索引擎如yahoo，google等采用的都是这种技术。信息检索技术一般对文本内容建立全文索引或摘要索引，对非文本内容如图片、视频等根据一些特征进行索引。信息检索技术容易实现，检索速度快，但其不足在于：①提交一个查询往往返回数以千计的结果，有些是相关的，但大多数并不相关，用户需要花费时间和精力去挑选；②只能回答用户询问的问题，不能主动、增量的向用户提供知识。
　　2.内容过滤：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恶来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。例如,对在购物车以往记录中或有多张打折CD的客户就可以向其推荐一些打折CD。基于商品间的关联性是根据客户感兴趣的产品推荐相关的产品。例如,服装的搭配,商品的系列或配套件。内容过滤技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，所以推荐响应时间快，其弊端在于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；不能为新客户形成合适的推荐,因为客户还没有购物经历,基于内容过滤的推荐系统得不到参考输入。
　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0424/fontbr />　　3．协同过滤：基于协同过滤技术的电子商务推荐系统并不分析商品之间的相似性,而是学习目标用户和历史用户之间购买行为的相似性,从而根据相似历史用户的购买行为生成推荐结果。协同过滤技术不需要商品特征的描述,它学习的是用户购买行为之间的相似性,而不依赖商品的特征,因此它可以推荐从表面特征上看上去不同但实际上有很大相关性的商品。所以其优点是:①能为用户发现新的感兴趣的商品；②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:①用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确(即稀疏性问题)；②随着用户和商品的增多,系统的性能会越来越低(即可扩展性问题)；③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(即最初评价问题)。
　　
　　四、电子商务推荐系统的实现
　　
　　电子商务推荐系统的实现过程主要包括推荐输入、推荐分析、推荐输出三部分。
　　1．推荐输入是为推荐分析提供的数据准备，主要的输入形式有：①隐式浏览输入：如客户的浏览行为在客户不知道的情况下被记录作为推荐系统的输入；②显式浏览输入：客户的浏览行为是有目的向推荐系统提供自己的爱好，如对商品的评价等；③关键词和项目属性输入：客户输入关键词或项目的有关属性以得到推荐系统的有价值推荐；④客户购买历史：客户过去的购买记录。
　　2．推荐分析是推荐系统的核心部分，所采用的推荐技术决定着推荐系统的性能优劣。在实际应用中,电子商务推荐系统一般采用多种推荐技术的组合，尽量利用各种推荐技术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,再进行协同过滤,从而提高协同过滤的性能。
　　3．推荐输出是推荐系统基于推荐输入的数据进行有效的推荐分析之后，以适当的形式将推荐结果展示给用户，主要的输出形式有:①建议，典型的如Top－N，能够根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N件产品；②预测，系统对给定项目的总体评分；③个体评分，输出其他客户对商品的个体评分；④评论，输出其他客户对商品的文本评价。
　　
　　五、结束语
　　
　　电子商务领域中，通过推荐系统实现个性化服务一方面有助于电子商务网站内容和结构自适应性的实现，另一方面在帮助用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。
　　
　　参考文献:
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　　[2]许敏:电子商务中推荐系统存在的问题及其对策研究[J].计算机科学,2001,28(4)
　　[3]余力刘鲁:我国电子商务推荐策略的比较分析[J].系统工程理论与实践,2004,(8)

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