基于信譽度的商品推薦建模與仿真分析

王小豪　孫彥武　胡浩明　王蕊蕊　樂光學

摘要：商品推薦的發展不僅是大數據和云計算技術發展的成果體現，也是電子商務行業的發展趨向，商品推薦是電商行業的關鍵技術，是提升電商行業經濟效益的有力途徑之一。通過在電商行業應用商品推薦技術，能夠實現快速搜索和推送目標商品，優化用戶購物體驗，推動新時代電商行業的進一步發展。因此，該文通過對現有商品推薦算法的分析和研究，嘗試提出了基于商鋪和商品信譽度的推薦算法。通過問卷調查確定影響商鋪和商品信譽度的關鍵指標，運用Entropy算法和歐幾里德距離分別計算商品信譽度和相似度，最后根據信譽度和相似度完成商品推薦。通過建模和仿真分析，該算法在一定程度上提高了商品推薦的可信度和精確度。

關鍵詞：商品推薦;商鋪/商品信譽度;Entropy;歐幾里德距離

中圖分類號：TP391 ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）13-0294-03

Abstract： The development of commodity recommendation is not only the result of the development of big data and cloud computing technology， but also the development trend of e-commerce industry. Commodity recommendation is the key technology of e-commerce industry and one of the powerful ways to improve the economic benefits of e-commerce industry. By applying commodity recommendation technology in the e-commerce industry， it is possible to quickly search and push target commodity， optimize the user's shopping experience， and promote the further development of the e-commerce industry in the new era. Therefore， this paper attempts to propose a recommendation algorithm based on the reputation of shops and commodities through the analysis and research of existing commodity recommendation algorithms. Through the questionnaire survey to determine the key indicators affecting the shop and commodity credibility， using Entropy algorithm and Euclidean distance to calculate the commodity credibility and similarity， and finally complete the commodity recommendation based on credibility and similarity. Through modeling and simulation analysis， the algorithm improves the credibility and accuracy of commodity recommendation to a certain extent.

Key words： commodity recommendation; shop/commodity reputation; Entropy; ED

1 引言

近年來，隨著計算機、互聯網及社會化媒體技術的廣泛應用，電子商務得到了快速發展，數以億計的消費者在電商的服務下無時都在產生著海量的交互信息。對于信息過載的電商系統，如何在琳瑯滿目的商品中給消費者推薦目標商品，已成為當前研究的重點課題[1]。

目前，較為成熟的電商推薦系統包括基于協同過濾的推薦系統[2]，基于內容的推薦系統[3]，基于網絡結構的推薦系統和基于混合模式的推薦系統[4-5]，非主流、新興的推薦系統（比如基于統計、效用的推薦系統、神經網絡、貝葉斯網絡等[6]）。

基于內容的推薦算法相對成熟、推薦結果易于接受、應用廣泛，但也存在不足。近幾年很多學者在內容推薦算法的優化方面提出了新的思路和方法，如基于Vague集的內容推薦算法[7];基于點擊反饋的內容推薦算法[8];基于用戶瀏覽歷史的內容推薦算法[9]等。以上研究旨在優化表征商品特征屬性的算法，通過商品特征屬性計算商品相似度，進而完成商品推薦。學者提出的思路和方法即使已經在盡可能地優化內容推薦算法，但也存在不足：推薦結果依賴于商品特征屬性建模，更完整的商品屬性模型方法可提供更佳精確地推薦;商品相似度依賴于商品自身屬性，并未考慮購物者的個人偏好。

基于上述問題，在現有新的研究思路和算法基礎上，本文主要研究的內容是：在內容推薦算法基礎上，嘗試將商品或商鋪的特征屬性建模為計算二者信譽度的多目標綜合評價問題，然后以商品或商鋪的信譽度作為主要相似點，運用相似性算法完成商品推薦。

2 構建基于信譽度的商品推薦模型

在電商平臺的買賣過程中，用戶總是期望得到最佳的購物體驗：快速獲取目標商品，享受優質服務等。商品檢索或推薦技術不僅考慮商品自身屬性，如價格、銷量、好評率等，還要考慮商品所在商鋪的相關屬性，因此，目標商品推薦便成為多目標綜合評價問題。Entropy多目標綜合評價算法在定量和定性方面能夠有效完善基于商品內容的推薦問題，使得商品推薦結果更具有準確性。

ED所得計算結果為具有相同或相近屬性的每對商品間的距離，因此，如果[d（p，q）]越小，則表示商品[p]和[q]間的相似度[sim（p，q）]越大。

3 算法仿真與實現

針對電商平臺的商品推薦，鑒于商鋪和商品信譽度對用戶選擇商品的影響，考慮商鋪銷量、開店歷時（年）、賣家的服務態度、物流服務的質量、參評人數、糾紛退款率、僅退款自主完結時長（天）、退貨退款自主完結時長（天）和退款自主完結率等屬性對商鋪信譽度的影響，以及商鋪信譽度、商品價格、商品銷量和好評等屬性對商品信譽度的影響，運用2.1節提出的信譽度計算方法分別計算商鋪和商品的信譽度，在商品信譽度基礎上，結合領域本體中商品間的關聯關系完成商品推薦。

本文運用Python爬蟲算法抓取某知名電商平臺的手機商鋪及其所售手機的部分數據，該數據僅用于算法驗證與仿真。

3.1 商鋪信譽度計算

運用信譽度計算方法（公式1-9）計算了169家商鋪的信譽度，圖1為其中45家商鋪信譽度結果，由圖可知商鋪28是所有商鋪中信譽度最高的，因此在給用戶推薦時優先推薦商鋪28中相似度高的商品。

3.2 商品信譽度計算

在商鋪信譽度基礎上，運用信譽度計算方法（公式1-9）得出了如圖2所示的48個商品的信譽度數據，由圖可知商品1的信譽度最高，因此在對用戶進行推薦時優先推薦商品1。

3.3 商品相似度計算

在商品信譽度基礎上，運用公式（9）計算各個商品之間的相似度，結果如圖3所示的對稱矩陣，ED越小，說明商品間的相似度越高。

4 結論

本文在現有商品推薦體系基礎上，嘗試提出了基于信譽度的商品推薦模型。基于數據驅動，對樣本數據進行分析研究，計算商品信譽度;運用ED方法計算商品間相似度，最好根據用戶偏好完成商品推薦，該模型考慮了商鋪和商品的固有屬性對消費者購買意愿的重要影響，在一定程度上提高了商品推薦的可信度和精確度，可擴展性高。

參考文獻：

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【通聯編輯：梁書】