1 引言

    隨著信息化水平的提高，網(wǎng)絡(luò)己成為人們學習、工作和生活的重要組成部分。如何在浩瀚的知識海洋中找到所需信息，己經(jīng)越來越引起人們的關(guān)注。

    傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)沒有考慮到用戶差異，而以拓展信息范圍，增加信息深度的方法為不同用戶提供相同的信息空間。面對巨大的數(shù)據(jù)源，用戶迫切需要一種能夠根據(jù)自身特點自動組織和調(diào)整信息的服務(wù)模式，這就為電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展提供了契機。

2 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)簡介

    電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)是一種根據(jù)用戶個人喜好向其推薦商品的程序。它基于電子商務(wù)網(wǎng)站，通過構(gòu)建推薦系統(tǒng)模型，分析用戶消費偏好，提供個性化產(chǎn)品，提高用戶對商務(wù)服務(wù)的滿意程度。

    現(xiàn)階段的電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)還不夠完善，用戶需要分類測覽自主選擇喜好的商品。少數(shù)電子商務(wù)網(wǎng)站能夠在這種機械式的產(chǎn)品展示的同時融入個性化的成分，提供：熱門產(chǎn)品、同類商品、其他用戶評價等服務(wù)，引導用戶進一步選擇。然而這種推薦針對全體用戶，而未強調(diào)推薦類型和方法的差異性，不利于智能化推薦的實施。

3 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)功能分析

    3.1 電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)應(yīng)具備的基本功能

    （1）客戶端。登陸注冊：功能性網(wǎng)站獲取用戶信息的主要方式。以次確定用戶訪問權(quán)限，獲取用戶信息集，完成對網(wǎng)站的管理控制。

    分類測覽：根據(jù)產(chǎn)品規(guī)格和類型劃分分類目錄，通過收集和展示海量信息確保信息空間的全面穩(wěn)定。它己成為衡量企業(yè)網(wǎng)站規(guī)模的可測評指標。

    購物車：電子商務(wù)網(wǎng)站專有用戶操作平臺。顧客在測覽網(wǎng)頁的同時將初選物品暫存于購物車中以便后期操作。操作中包含用戶信息、帳戶信息、己購商品信息、待購商品信息，同時也應(yīng)包含用戶與金融機構(gòu)、配送機構(gòu)的交互，譬如：支付方式、交付手段等。

    信息檢索：從數(shù)據(jù)庫中查找與用戶輸入的字符相匹配的信息和數(shù)據(jù)，返回目標結(jié)果集。在電子商務(wù)環(huán)境下主要用于對所需商品的查詢。

    （2）企業(yè)端。傳統(tǒng)電子商務(wù)網(wǎng)站僅實現(xiàn)商品交易的功能，其銷售系統(tǒng)與生產(chǎn)制造系統(tǒng)相互分離，降低了系統(tǒng)的利用率和使用空間。

    在客戶管理方面，人們過多的局限于注冊信息的獲取，忽視了用戶需求變更，使用戶資料成為單一的文本信息儲備。

    3.2 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)

    在具備基本功能之外，還應(yīng)具備下列特征：

    （1）客戶端。個性化推薦：構(gòu)建匹配模型，尋找鄰居用戶，根據(jù)鄰居用戶的需求變動推測原用戶喜好，向其推薦相關(guān)商品；根據(jù)用戶喜好有針對性的組合推薦商品，使用戶方便快捷的一次性購物；自動化過濾用戶不感興趣的信息；對消極商品進行折扣處理或與興趣商品捆綁銷售。

    個性化檢索：傳統(tǒng)意義上的信息檢索需要將用戶動態(tài)的、臨時性的信息輸入和靜態(tài)的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)庫相匹配。這就在一定程度上造成了信息的間斷性。

    電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)根據(jù)己知用戶信息，提供適應(yīng)用戶變化的檢索建議。將搜索結(jié)果按照用戶喜好排序，以便用戶更便捷的獲取所需信息；通過擴展歷史搜索記錄充實客戶信息集，在商情變更后給予用戶提示。

    客戶智能管理：根據(jù)用戶的興趣水平和購買力特點，提供不同的營銷策略和管理方式。追蹤商品銷售信息，根據(jù)商品使用期限，對用戶進行二次推薦。

    （2）企業(yè)端。推薦系統(tǒng)與生產(chǎn)制造集成：用戶可以根據(jù)需求訂購相關(guān)產(chǎn)品。企業(yè)定期收集用戶反饋，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實行個性化產(chǎn)品生產(chǎn)，用戶需求指導生產(chǎn)制造。

    推薦系統(tǒng)與銷售系統(tǒng)集成：通過對購買歷史的統(tǒng)計，進行產(chǎn)品需求分析，根據(jù)用戶需求變化調(diào)整銷售策略。

4 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

    電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)相應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)主要有兩類：信息檢索技術(shù)和個性化推薦技術(shù)。它們在系統(tǒng)中各有側(cè)重。

    信息檢索是根據(jù)用戶提交的搜索請求，將相應(yīng)目標結(jié)果集按照匹配的相似程度排序后對外發(fā)布。而電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)所構(gòu)建的信息檢索不僅能準確地查找出檢索信息，還要基于用戶偏好排序，提高效率。同時通過不定期的交互，主動的增補和修改用戶目標結(jié)果集，提供更全面的資訊。

    個性化推薦技術(shù)是電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)中最核心、最關(guān)鍵的技術(shù)，目前主要的代表是協(xié)同過濾技術(shù)。

    該技術(shù)不關(guān)注于內(nèi)容的表現(xiàn)形式，而是根據(jù)用戶信息構(gòu)造模型確認鄰居用戶。通過鄰居用戶對該內(nèi)容項的評價，比較用戶興趣相似程度后依托鄰居用戶興趣向該用戶推薦商品。

    協(xié)同過濾技術(shù)一般分為兩類：基于用戶的協(xié)同推薦和基于模型的協(xié)同推薦。前者是用統(tǒng)計的方法得到具有相似愛好的鄰居用戶，并加權(quán)鄰居用戶在某個特定項目的評價分數(shù)來預(yù)測當前用戶在該項目上的評價分數(shù)，根據(jù)分數(shù)給出推薦。后者則是通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造模型，預(yù)測潛在需求。這里主要介紹基于用戶的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)。

圖1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)參考模型

    首先構(gòu)建客戶興趣度矩陣，確定第I個用戶對第j項的評估數(shù)值。再通過該數(shù)值，計算歐幾里德距離，根據(jù)預(yù)先確定的閥值規(guī)范化這種距離，選取鄰居用戶，或者根據(jù)事前確定的鄰居用戶數(shù)目選取相似度最大（歐幾里德距離最�。┑挠脩�。選取鄰居用戶后，將鄰居用戶的興趣項目作為原用戶的預(yù)測項目，計算興趣度后排序，得到前n個推薦集，完成協(xié)同過濾推薦的全過程。

5 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)實現(xiàn)過程（見圖2）

圖2 電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)實現(xiàn)過程

    獲取用戶信息：有針對性地對用戶的興趣愛好做深入的調(diào)查和統(tǒng)計分析，并將統(tǒng)計結(jié)果按照某種結(jié)構(gòu)有序存放，完成對用戶信息的獲取。

    結(jié)構(gòu)化描述：獲取信息后，構(gòu)建模型對用戶信息進行結(jié)構(gòu)化的描述。這種結(jié)構(gòu)化的描述，應(yīng)該以用戶信息為基礎(chǔ)，以精確性、標準性、易統(tǒng)計性為依據(jù)，創(chuàng)建適合于需求模型的用戶信息描述方式和存儲方式。

    構(gòu)建需求模型：構(gòu)建用戶需求模型，使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶提供的不同信息，完成對個性化信息需求模型的建立。

    個性化推薦：根據(jù)需求模型結(jié)果給出的個性化推薦通常以多種形式反饋給用戶。我們所關(guān)注的是以怎樣的形式與用戶交互才能達到個性化推薦最好的效果。

    安全性控制：在整個電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)實現(xiàn)的過程中，進行全方位的安全性控制是確保系統(tǒng)正常運行的必要手段。無論是對用戶信息的隱私性保護，還是對系統(tǒng)健壯性、安全性的維護，都十分的重要。這就需要我們未雨綢謬，進一步開發(fā)和改進現(xiàn)階段的電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)的弊端。以期更好的提高效率，提高企業(yè)競爭力。

6 結(jié)束語

    電子商務(wù)智能化推薦系統(tǒng)可以使電子商務(wù)網(wǎng)站的測覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I者，在一定程度上提高電子商務(wù)網(wǎng)站的銷售能力和客戶對電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠度；同時它也更方便用戶檢索到自己感興趣的商品。在未來的網(wǎng)絡(luò)交易中，電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)將融入更完善的運行控制機制，成為電子商務(wù)的主流。

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