電子商務(wù)個(gè)性化推薦分析論文
摘要：近年來，科技的不斷進(jìn)步也推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，伴隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大電子商務(wù)的地位越發(fā)的凸顯出來，并成了當(dāng)前工作中相當(dāng)重要的一種模式。然而，電子商務(wù)的發(fā)展并不簡單。作為一個(gè)虛擬的交易平臺(tái)如何留住顧客以及吸引顧客是一大難題，對這一問題的研究是目前電子商務(wù)平臺(tái)的首要問題。文章從電子商務(wù)個(gè)性化推薦這一點(diǎn)上進(jìn)行研究，對上述問題進(jìn)行探討。
關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；個(gè)性化推薦；技術(shù)應(yīng)用
在電子商務(wù)的推薦技術(shù)組成中，個(gè)性化的推薦技術(shù)是其中較為重要的組成部分。這一部分在某種意義上來說決定了推薦系統(tǒng)的性能優(yōu)劣程度。個(gè)性化的系統(tǒng)在電子商務(wù)的運(yùn)行過程中，能夠起到記錄用戶瀏覽歷史并對其進(jìn)行分析的作用。這能夠使電子商務(wù)的個(gè)性推薦系統(tǒng)對用戶日常的愛好進(jìn)行挖掘，并預(yù)測用戶感興趣的商品，從而進(jìn)行推薦。這樣，在使得企業(yè)的產(chǎn)品銷售量得到增加同時(shí)還能夠使用戶的在購買的過程中得到良好的體驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上對于電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究具有重要的意義。
一、概括電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)
通過對電子商務(wù)系統(tǒng)的不斷完善與發(fā)展，目前對于商品信息的表現(xiàn)越來越復(fù)雜化多樣化，對于用戶的需求的滿足也越發(fā)的艱巨。在這一背景下，對用戶進(jìn)行精準(zhǔn)的營銷成了當(dāng)前相當(dāng)重要的一個(gè)熱點(diǎn)，受到廣大商家的追捧。進(jìn)而提升了電子商務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)程度。最開始的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，其主要任務(wù)就是收集用戶的信息并主動(dòng)向主系統(tǒng)進(jìn)行反饋，在進(jìn)一步將系統(tǒng)消息發(fā)送到用戶的郵箱中，進(jìn)行信息的互動(dòng)。伴隨近年來電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的不斷發(fā)展，其更加具有人性化的特點(diǎn)。在用戶購買過程中提出建議幫助用戶做出決策。成功的電子商務(wù)個(gè)性推薦系統(tǒng)對于電子商務(wù)網(wǎng)站以及用戶來說提供了以下幾個(gè)方面的優(yōu)勢：1.在用戶挑選商品的過程中為用戶提供參考，縮短用戶在商品選擇上所耗費(fèi)的時(shí)間。提高用戶的挑選效率,增強(qiáng)用戶購買體驗(yàn)。2.用戶在獲得推薦完成購買這一過程中，通過自身所獲得的良好體驗(yàn)進(jìn)而增強(qiáng)對網(wǎng)站的信賴感。進(jìn)而帶動(dòng)新用戶的產(chǎn)生，提高網(wǎng)站流量。3.良好的個(gè)性化推薦能夠增強(qiáng)用戶的購買欲望，挖掘潛在客戶。4.電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在為用戶推薦產(chǎn)品的過程中，從側(cè)面來說也拓展了用戶的視野，能夠幫助用戶挖掘新的興趣點(diǎn)。
二、電子商務(wù)個(gè)性化推薦信息的形成
電子商務(wù)個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，其推薦信息的形成必須以推薦庫的建立為前提。再者就是對于用戶使用模式的建立，最終生產(chǎn)出推薦信息。1.推薦庫的產(chǎn)生：通過透明爬蟲程序在網(wǎng)頁的爬取進(jìn)而產(chǎn)生網(wǎng)頁文本，再將網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行清洗，并且對正文內(nèi)容進(jìn)行操作。對信息進(jìn)行分析后存于推薦文庫中。2.建立用戶模型，從用戶端進(jìn)行資料的收集，在對這方面的資料收集過程中，包含了用戶的瀏覽習(xí)慣。根據(jù)這些資料可從模型庫中進(jìn)行信息的比對，進(jìn)而向用戶推薦他所感興趣的熱點(diǎn)信息。3.推薦信息的產(chǎn)生是經(jīng)由推薦系統(tǒng)與其他信息進(jìn)行交互所產(chǎn)生的。
三、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用
在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)作為其核心技術(shù)，在商品的推薦上所使用的主要技術(shù)方面體現(xiàn)為協(xié)同過濾技術(shù)以及知識(shí)推薦技術(shù)等。協(xié)同過濾技術(shù)作為電子商務(wù)個(gè)性化推薦中使用最為廣泛的技術(shù)。這種技術(shù)依靠鄰居用戶所得到的目標(biāo)資料，進(jìn)而進(jìn)行用戶推薦，這種推薦方式的個(gè)性化相當(dāng)高。在電子商務(wù)的各種個(gè)性化推薦技術(shù)中，協(xié)同過濾由興趣相近用戶作為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行用戶推薦。這種推薦方式的優(yōu)點(diǎn)是，只要維護(hù)好用戶興趣的數(shù)據(jù)庫，對用戶的愛好進(jìn)行定期分析，與相同愛好群體進(jìn)行交互，就可以相對簡單地進(jìn)行精準(zhǔn)的用戶推薦。況且，在使用這一技術(shù)的過程中，所推薦的用戶在產(chǎn)品的偏愛上與其他商品也有著一定的聯(lián)系。正因如此，對用戶的購買情況進(jìn)行首要分析相當(dāng)必要，其次是對各商品間的近似度進(jìn)行調(diào)查分析。通過所得出的分析結(jié)果進(jìn)行推薦。這兩種不同的推薦策略，前者是將客戶與客戶的關(guān)系作為運(yùn)行的核心，后者是將商品間的聯(lián)系作為運(yùn)行核心。雖然核心不同，但只要是分析得當(dāng)，都能夠獲得近似的推薦效果。在協(xié)同過濾的推薦方法中，進(jìn)行跨類型的推薦同時(shí)還不需要領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)限制，就能同他人進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)上的共享。具有相當(dāng)良好的適應(yīng)性特點(diǎn)，伴隨著時(shí)間上的推移，電子商務(wù)系統(tǒng)在不斷地進(jìn)步和發(fā)展，推薦系統(tǒng)所推薦的商品質(zhì)量也會(huì)不斷地提高。隱式反饋的實(shí)現(xiàn)在減少用戶量反饋量的同時(shí)，也推動(dòng)著電子商務(wù)系電子個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展速度。然而，悉數(shù)問題以及新用戶等因素的干擾，協(xié)同過濾技術(shù)還存在著一些歷史遺留性的缺陷問題。電子商務(wù)個(gè)性化推薦技術(shù)中對于規(guī)則推薦技術(shù)的應(yīng)用，是從關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦技術(shù)，這一基礎(chǔ)上采取資料并實(shí)施的。這種技術(shù)將實(shí)際交易中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息作為其傳遞的數(shù)據(jù)來源。并將此數(shù)據(jù)作為商品信息間的溝通橋梁。
四、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)技術(shù)在未來的發(fā)展趨勢分析
在電子商務(wù)的個(gè)性化推薦過程中，其所使用的技術(shù)存在著一定的不足之處。因此，在實(shí)際的使用過程中需要對這些推薦技術(shù)進(jìn)行分析。由于當(dāng)前用戶興趣資料的自動(dòng)化程度相對較低，以及相當(dāng)一部分用戶在對于商品評價(jià)的方面較為消極。受這些因素的影響，推薦技術(shù)在未來的發(fā)展過程中，不能僅僅局限于對用戶信息的采集，還需要更加深入的對用戶領(lǐng)是瀏覽信息這一方面進(jìn)行技術(shù)層次上的挖掘。只有這樣，信息收集技術(shù)在自動(dòng)化程度上的進(jìn)程才能得到推動(dòng)，并且能夠更上一層次的發(fā)展。由于推薦算法速度和實(shí)時(shí)性能的不斷加強(qiáng)，電子商務(wù)個(gè)性化推薦技術(shù)的算法還需要進(jìn)一步加強(qiáng)以及改進(jìn)。
參考文獻(xiàn)：
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[2]王輝.基于混合機(jī)制的電子商務(wù)個(gè)性化推薦研究[D].大連海事大學(xué),2009.
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