2018电子商务推荐系统的应用

2702898

　　[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。
　　
　　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。