淺析電子商務(wù)推薦系統(tǒng)

[摘 要] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展，商品推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)IT技術(shù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，越來(lái)越多地 受到研究者的關(guān)注。本文探討了電子商務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)成、研究?jī)?nèi)容、研究現(xiàn)狀，分析了目前有的推薦系統(tǒng)存在的缺陷和題目，提出了未來(lái)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究的發(fā)展方向。
　　[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù)；推薦系統(tǒng)；協(xié)作過(guò)濾；個(gè)性化推薦
　
　　
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展，商品推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)IT 技術(shù)的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，越來(lái)越多地得到研究者的關(guān)注。目前，幾乎所有大型的電子商務(wù)系統(tǒng)，如Amazon、CDNOW、eBay、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上書店等，都不同程度地使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。
　　而且現(xiàn)在電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，用戶數(shù)目和項(xiàng)目數(shù)據(jù)急劇增加，迫切需要相應(yīng)信息檢索技術(shù)產(chǎn)生。商品個(gè)性化推薦技術(shù)，尤其是協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，構(gòu)成了現(xiàn)有電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在這里，之所以夸大個(gè)性化，是由于需要推薦系統(tǒng)能為每個(gè)用戶推薦適合他們偏好和愛(ài)好的產(chǎn)品，而不是千篇一律的推薦。
　　
　　一、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)及構(gòu)成
　　
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)(Recommendation Systems for E-Commerce)定義是：“它是利用電子商務(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，模擬銷售職員幫助客戶完成購(gòu)買過(guò)程”。
　　推薦系統(tǒng)面對(duì)的是用戶(user)，任務(wù)是為用戶提供對(duì)項(xiàng)目(item)的推薦。用戶是指推薦系統(tǒng)的使用者，也就是電子商務(wù)活動(dòng)中的客戶。項(xiàng)目是被推薦的對(duì)象，是指電子商務(wù)活動(dòng)中提供給客戶選擇的產(chǎn)品和服務(wù)，也就是終極推薦系統(tǒng)返回給用戶的推薦內(nèi)容。在一個(gè)電子商務(wù)活動(dòng)中，用戶數(shù)和項(xiàng)目數(shù)是非常多的。推薦系統(tǒng)面對(duì)確當(dāng)前用戶，稱為目標(biāo)用戶或者活動(dòng)用戶。推薦系統(tǒng)確當(dāng)前工作，就是為根據(jù)一定的算法，給出對(duì)目標(biāo)用戶的推薦項(xiàng)目。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)主要由三大部分構(gòu)成：輸進(jìn)模塊、推薦方法模塊和輸出模塊。輸進(jìn)模塊用來(lái)接受用戶的輸進(jìn)信息，用戶的輸進(jìn)信息中最重要的是用戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)(rating)數(shù)據(jù)；推薦方法模塊用來(lái)根據(jù)一定算法，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)，得出對(duì)目標(biāo)用戶的推薦，該模塊是整個(gè)推薦系統(tǒng)的核心部分，個(gè)性化推薦方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推薦方法。輸出模塊主要是指得到的推薦以何種形式反饋給用戶。
　　根據(jù)項(xiàng)目的特點(diǎn)，目前主要有兩種類型的推薦系統(tǒng)，一種是以網(wǎng)頁(yè)為對(duì)象的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，主要采用Web數(shù)據(jù)挖掘的方法與技術(shù)，為用戶推薦符合其愛(ài)好愛(ài)好的網(wǎng)頁(yè)；另一種是網(wǎng)上購(gòu)物環(huán)境下的、以商品為推薦對(duì)象的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，為用戶推薦符合其愛(ài)好愛(ài)好的各類產(chǎn)品，如各種書籍，音像等，這種推薦系統(tǒng)也稱電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)。
　　
　　二、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的作用
　　
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的最大的優(yōu)點(diǎn)在于它能收集用戶愛(ài)好資料并根據(jù)用戶愛(ài)好偏好為用戶主動(dòng)作出個(gè)性化的推薦，也就是說(shuō)，當(dāng)用戶每次輸進(jìn)用戶名和密碼登錄電子商務(wù)網(wǎng)站后，推薦系統(tǒng)就會(huì)按照目標(biāo)用戶偏好程度的高低推薦用戶最喜愛(ài)的N個(gè)產(chǎn)品，而且系統(tǒng)給出的推薦是實(shí)時(shí)更新的，也就是說(shuō)當(dāng)系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫(kù)和用戶愛(ài)好資料發(fā)生改變時(shí)，給出的推薦序列會(huì)自動(dòng)改變，大大方便了用戶，也進(jìn)步了企業(yè)的服務(wù)水平。
　　總體說(shuō)來(lái)，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一方面，使用戶從無(wú)窮的網(wǎng)絡(luò)資源和商品世界中解脫出來(lái)，大大節(jié)約了用戶采購(gòu)商品的時(shí)間和本錢；與此同時(shí)，推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦服務(wù)，進(jìn)步了客戶對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度(Building Loyalty)，將更多的電子商務(wù)網(wǎng)站瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)樯唐返馁?gòu)買者，從而進(jìn)步電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力(Cross-Selling)，為電子商務(wù)企業(yè)贏得了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。
　　研究表明，在基于電子商務(wù)的銷售行業(yè)使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)后，能進(jìn)步銷售額2%-8%，尤其在書籍、電影、CD音像、日用百貨等產(chǎn)品相對(duì)較為低廉且商品種類繁多的行業(yè)，以及用戶使用個(gè)性化推薦系統(tǒng)的程度高的行業(yè)，推薦系統(tǒng)能大大進(jìn)步企業(yè)的銷售額。
　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)和銷售系統(tǒng)(Marketing Systems)、供給鏈決策支持系統(tǒng)(Supply-Chain Decision-Support Systems)既相似又有不同。銷售系統(tǒng)是幫助銷售職員如何把產(chǎn)品銷售出往；推薦系統(tǒng)終極目的幫助用戶，輔助用戶購(gòu)買什么產(chǎn)品做出決策。供給鏈決策支持系統(tǒng)是幫助生產(chǎn)者決定什么時(shí)候生產(chǎn)多少什么產(chǎn)品，以及倉(cāng)庫(kù)應(yīng)該存貯多少各類產(chǎn)品，其終極目的是為企業(yè)生產(chǎn)者服務(wù)的，而同樣推薦系統(tǒng)是面向用戶的系統(tǒng)。
　　
　　三、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容
　　
　　電子商務(wù)個(gè)性化推薦的研究有四方面的題目：首先，要解決推薦系統(tǒng)的信息來(lái)源題目——推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)是用戶愛(ài)好資料信息，如何在電子商務(wù)環(huán)境下盡可能獲得更多用戶的相關(guān)信息，并以合適的形式表示是進(jìn)行個(gè)性化推薦的條件；其次，要實(shí)現(xiàn)被顧客接受和認(rèn)可的個(gè)性化推薦，設(shè)計(jì)正確、高效率的個(gè)性化推薦算法是核心；另外，要讓推薦系統(tǒng)為廣大用戶所接受，必須對(duì)推薦系統(tǒng)作出客觀、綜合的評(píng)價(jià)，尤其要留意從正確率、個(gè)性化、安全性、用戶滿足度等多方面進(jìn)行評(píng)價(jià)；推薦系統(tǒng)的應(yīng)用是終極研究的落腳點(diǎn)，推薦系統(tǒng)不僅能為用戶提供完全個(gè)性化購(gòu)物環(huán)境，更應(yīng)為企業(yè)的銷售決策和客戶關(guān)系治理提供支持。
　　在電子商務(wù)環(huán)境下，用戶信息收集表示是電子商務(wù)個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)。根據(jù)當(dāng)前對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下用戶信息收集表示的研究來(lái)看，主要著眼于研究如何有效地收集能反映用戶愛(ài)好偏好的信息，以及如何通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘等的方法更自動(dòng)化地收集用戶的隱式信息，解決用戶信息收集過(guò)多的依靠于顯式評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的題目。
　　個(gè)性化推薦技術(shù)是電子商務(wù)自動(dòng)化推薦系統(tǒng)的核心題目。目前的推薦技術(shù)有協(xié)同過(guò)濾推薦(包括基于用戶的和基于項(xiàng)目的)、基于用戶人口統(tǒng)計(jì)信息的推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于效用的推薦、基于知識(shí)的推薦、基于規(guī)則的推薦等等。協(xié)同過(guò)濾推薦是個(gè)性化推薦中研究和應(yīng)用最多的方法，廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)站、數(shù)字圖書館、網(wǎng)頁(yè)搜索、新聞過(guò)濾等，著名的推薦系統(tǒng)有Tapestry、GroupLens/NetPerceptions、Ringo/Firefly等，其條件假設(shè)是存在具有相似愛(ài)好愛(ài)好的用戶群，每個(gè)用戶都有與其愛(ài)好愛(ài)好相似的鄰居用戶。猜測(cè)用戶對(duì)某一項(xiàng)目的偏好是根據(jù)鄰居用戶對(duì)該項(xiàng)目的偏好程度計(jì)算的，也就是說(shuō)假如其鄰居用戶喜愛(ài)某項(xiàng)目，則該用戶也很可能會(huì)喜愛(ài)該項(xiàng)目。協(xié)同過(guò)濾最大優(yōu)點(diǎn)是不需要分析對(duì)象的特征屬性，所以對(duì)推薦對(duì)象沒(méi)有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對(duì)象，如音樂(lè)、電影等。
　　對(duì)推薦系統(tǒng)總體性能的評(píng)價(jià)是推薦系統(tǒng)研究的重要組成部分。目前大都只是采用正確率、召回率等評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)對(duì)推薦算法進(jìn)行評(píng)價(jià)，并沒(méi)有真正意義上的、提升到對(duì)整個(gè)推薦系統(tǒng)進(jìn)行的評(píng)價(jià)，尤其缺乏從個(gè)性化程度、持久性程度、系統(tǒng)的安全性以及用戶接受程度等多方面對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行綜合的評(píng)價(jià)。
　　
　　四、研究現(xiàn)狀
　　
　　推薦行為產(chǎn)品或其它項(xiàng)目的軟件代理已經(jīng)在很多應(yīng)用中使用在電子商務(wù)領(lǐng)域，為了增加購(gòu)買經(jīng)驗(yàn)并滿足客戶需求，已經(jīng)推出了充分利用消費(fèi)者的訪問(wèn)和購(gòu)買行為的推薦系統(tǒng)。推薦者通常通過(guò)給用戶展示他們可能感愛(ài)好的產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)促進(jìn)購(gòu)買。例如，諸如Amazon.com就是通過(guò)利用偏好或其他用戶購(gòu)買信息來(lái)先容書籍或者其它產(chǎn)品給用戶的推薦系統(tǒng)。然而，使用的技術(shù)相當(dāng)簡(jiǎn)單，而且并非很精確和有效�；�本上，程序?qū)��?dāng)前客戶購(gòu)買的一系列產(chǎn)品與其他客戶購(gòu)買的一系列產(chǎn)品作比較，選擇客戶購(gòu)買較多的產(chǎn)品與當(dāng)前客戶購(gòu)買的產(chǎn)品集合的交集，最后從中選出一些尚未被客戶所購(gòu)買而仍然在顧客購(gòu)物籃中的產(chǎn)品，并將它們作為推薦列表呈現(xiàn)給客戶。該技術(shù)也用于類似于協(xié)作過(guò)濾的文本文檔的信息抽取。電影或音樂(lè)唱片的推薦，例如Moviefrnder.com，通過(guò)預(yù)知一個(gè)人的偏好與其他人偏好的線性權(quán)重集合，并運(yùn)用協(xié)作過(guò)濾技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。 　　對(duì)于推薦系統(tǒng)的研究可分為三個(gè)種類：技術(shù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)研究，用戶行為研究和隱私題目研究。其中技術(shù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是重點(diǎn)。目前各種推薦技術(shù)，例如數(shù)據(jù)挖掘，代理和推理，都已經(jīng)應(yīng)用到了推薦系統(tǒng)中�，F(xiàn)存的推薦系統(tǒng)從廣義上可以劃分為基于規(guī)則的系統(tǒng)和信息過(guò)濾系統(tǒng)。信息過(guò)濾系統(tǒng)又可分為基于內(nèi)容過(guò)濾的系統(tǒng)和協(xié)作過(guò)濾系統(tǒng)兩種。
　　基于規(guī)則的系統(tǒng)，N1如：IBM的WebSphere， BroadVi-sion， ILOG等。他們答應(yīng)系統(tǒng)治理員根據(jù)用戶的靜態(tài)特征和和動(dòng)態(tài)屬性來(lái)制定規(guī)則，一個(gè)規(guī)則本質(zhì)上是一個(gè)if-then語(yǔ)句，規(guī)則決定了在不同的情況下提供不同的服務(wù)。基于規(guī)則的系統(tǒng)，其優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、直接，缺點(diǎn)是規(guī)則質(zhì)量很難保證，而且不能動(dòng)態(tài)更新。此外，隨著規(guī)則的數(shù)目增多，系統(tǒng)將變得越來(lái)越難以治理。
　　基于內(nèi)容過(guò)濾的系統(tǒng)，例如：Personal WebWather， SysKill

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