電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究綜述

[摘要] 本文簡(jiǎn)要的介紹了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的概念、作用和構(gòu)成，詳細(xì)的論述了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)所采用的推薦技術(shù)及其優(yōu)缺點(diǎn)，最后指出了現(xiàn)有電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) 推薦系統(tǒng) 推薦技術(shù)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)是利用知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)從客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取潛在的商業(yè)價(jià)值，幫助客戶發(fā)現(xiàn)他們想要的商品的智能系統(tǒng)，由于它方便了用戶，提高了營(yíng)銷效果，因此在電子商務(wù)中獲得了巨大的成功。電子商務(wù)中的推薦系統(tǒng)首先從客戶那里獲得客戶喜愛(ài)的產(chǎn)品信息，然后向他推薦可能滿足需要的商品。由于具有很強(qiáng)的實(shí)用性，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)現(xiàn)在正快速成為B2C電子商務(wù)平臺(tái)銷售中不可缺少的工具。

一、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)概念及構(gòu)成

電子商務(wù)推薦系統(tǒng) (Recommender Systems)是指利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應(yīng)該購(gòu)買什么產(chǎn)品，模擬銷售人員幫助客戶完成購(gòu)買過(guò)程。

其作用主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買者；提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力；提高客戶對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度。

從總體的層次結(jié)構(gòu)看，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以分為三大部分：輸入功能模塊、推薦方法模塊與輸出功能模塊。

1.輸入功能模塊，包含客戶個(gè)人和社團(tuán)群體兩部分。客戶個(gè)人輸入主要是目標(biāo)用戶，指要求獲得推薦的人，為得到推薦必須對(duì)某些項(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)鍵詞和項(xiàng)目屬性輸入以及用戶購(gòu)買歷史等；社團(tuán)群體輸入指集體形式的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，包括項(xiàng)目屬性、社團(tuán)購(gòu)買歷史、文本評(píng)價(jià)和等級(jí)評(píng)分。

2.推薦方法模塊，它是推薦系統(tǒng)的核心部分，采用的推薦技術(shù)決定著推薦系統(tǒng)的性能優(yōu)劣。在實(shí)際應(yīng)用中， 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)一般采用多種推薦技術(shù)的組合，盡量利用各種推薦技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)而避免其缺點(diǎn)， 提高推薦系統(tǒng)的性能和推薦質(zhì)量。

3.輸出功能模塊，它是推薦系統(tǒng)獲得輸入信息后推薦給用戶的內(nèi)容，主要形式有：(1)建議，典型的如Top-N，根據(jù)客戶的喜好向客戶推薦最可能吸引客戶的 N 件產(chǎn)品;(2)預(yù)測(cè)，系統(tǒng)對(duì)給定項(xiàng)目的總體評(píng)分;(3)個(gè)體評(píng)分，輸出其他客戶對(duì)商品的個(gè)體評(píng)分;(4)評(píng)論，輸出其他客戶對(duì)商品的文本評(píng)價(jià)。

二、常用推薦技術(shù)介紹

1.內(nèi)容過(guò)濾推薦技術(shù)

內(nèi)容過(guò)濾主要采用自然語(yǔ)言處理、人工智能、概率統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行過(guò)濾。

通過(guò)相關(guān)特征的屬性來(lái)定義項(xiàng)目或?qū)ο螅到y(tǒng)基于用戶評(píng)價(jià)對(duì)象的特征學(xué)習(xí)用戶的興趣，依據(jù)用戶資料與待預(yù)測(cè)項(xiàng)目的匹配程度進(jìn)行推薦，努力向客戶推薦與其以前喜歡的產(chǎn)品相似的產(chǎn)品。如新聞組過(guò)濾系統(tǒng)News Weeder。

基于內(nèi)容過(guò)濾的系統(tǒng)其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、有效。其缺點(diǎn)是特征提取的能力有限，過(guò)分細(xì)化，純基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)不能為客戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的資源，只能發(fā)現(xiàn)和客戶已有興趣相似的資源。這種方法通常被限制在容易分析內(nèi)容的商品的推薦，而對(duì)于一些較難提取出內(nèi)容的商品，如音樂(lè)CD、電影等就不能產(chǎn)生滿意的推薦效果。

2.協(xié)同過(guò)濾技術(shù)

協(xié)同過(guò)濾是在信息過(guò)濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過(guò)濾直接分析內(nèi)容進(jìn)行推薦不同，協(xié)同過(guò)濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對(duì)某一信息的評(píng)價(jià)，形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度預(yù)測(cè)。

與傳統(tǒng)文本過(guò)濾相比，協(xié)同過(guò)濾有下列優(yōu)點(diǎn):(1)能夠過(guò)濾難以進(jìn)行機(jī)器自動(dòng)基于內(nèi)容分析的信息。如藝術(shù)品、音樂(lè);(2)能夠基于一些復(fù)雜的，難以表達(dá)的概念（信息質(zhì)量、品位)進(jìn)行過(guò)濾;(3)推薦的新穎性。

正因?yàn)槿绱耍瑓f(xié)同過(guò)濾在商業(yè)應(yīng)用上也取得了不錯(cuò)的成績(jī)。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了協(xié)同過(guò)濾的技術(shù)來(lái)提高服務(wù)質(zhì)量。

缺點(diǎn)是:(1)用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)非常稀疏，這樣基于用戶的評(píng)價(jià)所得到的用戶間的相似性可能不準(zhǔn)確（即稀疏性問(wèn)題）;(2)隨著用戶和商品的增多，系統(tǒng)的性能會(huì)越來(lái)越低（即可擴(kuò)展性問(wèn)題）;(3)如果從來(lái)沒(méi)有用戶對(duì)某一商品加以評(píng)價(jià)，則這個(gè)商品就不可能被推薦（即最初評(píng)價(jià)問(wèn)題）。因此，現(xiàn)在的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都采用了幾種技術(shù)相結(jié)合的推薦技術(shù)。

三、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究?jī)?nèi)容、熱點(diǎn)及難點(diǎn)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)目前研究的內(nèi)容主要有以下幾個(gè)方面：

1.實(shí)時(shí)性：網(wǎng)站數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，系統(tǒng)越來(lái)越難以處理，如何在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)處理并響應(yīng)用戶輸入。

2.推薦質(zhì)量：由于數(shù)據(jù)的稀疏性，如何有效的利用數(shù)據(jù)，提高用戶推薦質(zhì)量，不能給用戶推薦了他不喜歡的商品。

3.多推薦技術(shù)的運(yùn)用：各類技術(shù)只能在某一方面運(yùn)用效果較好，如何在電子商務(wù)各種環(huán)境中，都能很好的滿足用戶需要，則需要多元化的推薦技術(shù)，在不同條件下，選用最有效的技術(shù)予以推薦。

如何提高電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的性能以及改善推薦的正確性，是目前推薦系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題。隨著電子商務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增大以及需考慮到推薦的實(shí)時(shí)性，目前有如下問(wèn)題需解決：數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題、可擴(kuò)展性、同值重復(fù)、物品相似、用戶相似、反饋算法以及算法可伸縮性等。

四、結(jié)論

本文重點(diǎn)分析與評(píng)述了各種電子商務(wù)推薦技術(shù)的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)和不足，闡述了電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容、熱點(diǎn)和難點(diǎn)，為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的研究和發(fā)展指明了方向，從一定程度上促進(jìn)了我國(guó)電子商務(wù)信息化建設(shè)的快速進(jìn)行。

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