基于關聯規則的電子商務商品推薦系統研究

　　[摘 要]本文首先探討了電子商務推薦系統的定義和類型，然后分析了電子商務推薦系統的作用，最后在此基礎上對基于關聯規則推薦系統的實現進行了研究。
　　[關鍵詞]電子商務；推薦系統；關聯規則
　　[中圖分類號]TP399 [文獻標識碼]A [文章編號]1005-6432(2008)52-0078-02
　　
　　電子商務系統規模越來越大、商品越來越多，讓用戶擁有了更大選擇空間。同時用戶必須在大量的無關信息中找尋自己所需商品，這也增加了用戶購買的難度。為了解決這種信息過載問題，有效地指導用戶在電子商務系統中方便的購物，人們提出了電子商務個性化推薦系統技術。
　　
　　1 電子商務推薦系統定義
　　
　　電子商務推薦系統的定義為：“利用電子商務網站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應該購買什么產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。”推薦系統的當前工作就是根據一定的算法，給出對目標用戶的推薦項目。在網上購物環境下的以商品為推薦對象，為用戶推薦符合其興趣愛好的各類產品，如各種書籍、音像等。這種推薦系統也稱電子商務個性化推薦系統，簡稱電子商務推薦系統。
　　
　　2 電子商務推薦系統的作用
　　
　　商家通過推薦系統保持與客戶的聯系，提高電子商務系統的訪問量，從而提高電子商務系統的銷售能力。推薦系統主要通過如下三種途徑增加銷售：
　　2.1 將電子商務系統的瀏覽者轉變為購買者
　　電子商務系統的訪問者在瀏覽過程中經常并沒有購買欲望，電子商務推薦系統能夠挖掘出一些潛在用戶，向他們推薦其感興趣的商品，從而將一些網站商品的瀏覽者變成實際的購買者。
　　2.2 提高電子商務系統的交叉銷售能力
　　電子商務推薦系統在用戶購買過程中向其推薦其他有價值的商品，使用戶購買自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品。這種個性化電子商務能夠發現用戶的購買模式，減少用戶冗余訪問，從而有效提高電子商務系統的交叉銷售能力。
　　2.3 建立和加強用戶的忠誠度
　　如果電子商務推薦系統的推薦質量很高，那么用戶會再次訪問這個網站，并會推薦給其他人。由于這種“一對一”的服務，進一步吸引了用戶，使用戶在站點上逗留的時間加長，有效地防止用戶離去，提高了用戶對電子商務站點的忠誠度。
　　
　　3 基于關聯規則個性化商品推薦系統的實現
　　
　　基于關聯規則的推薦算法可以分為離線的關聯規則推薦模型建立階段和在線的關聯規則推薦模型應用階段。離線階段使用各種關聯規則挖掘算法建立關聯規則推薦模型，這一步比較費時，但放在離線模塊進行；在線階段根據建立的關聯規則推薦模型和用戶的購買行為向用戶提供實時的推薦服務。
　　3.1 關聯規則
　　關聯規則是一種發現數據集中項與項之間可能存在的相關性的挖掘技術。以下給出的數學模型用來描述關聯規則的發現問題。設I=