电子商务个性化智能推荐系统研究

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【摘要】随着互联网应用的普及，电子商务的迅速发展，消费者在海量商品信息面前无所适从，个性化智能推荐系统可以帮助消费者在这些信息中迅速推提取有价值信息，方便购物的同时提高电子商务零售网站营销能力。因此在电子商务中智能推荐系统具有良好的应用前景。本文针对电子商务个性化智能推荐系统的智能推荐技术、体系结构和发展方向进行了初步研究。

【关键词】个性化；智能化推荐系统；推荐技术

不断扩大规模的电子商务系统，在为消费者提供越来越多购物选择的同时，其自身商业结构也变得更加复杂。消费者经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品；另一方面，商家也失去了与消费者之间的联系，不能准确获知消费者的消费需求、消费建议。推荐系统就像商店导购人员，直接面对消费者，为其提供商品推荐。这种能准确获取不同消费者消费需求的推荐系统就是我们要研究的个性化智能推荐系统。

一、电子商务个性化智能推荐系统

个性化智能推荐系统是指通过收集、统计和分析不同消费者消费特征，使用推荐算法研究消费者的兴趣偏好和购买行为，并适时更新数据，实现主动向消费者推荐其所需商品的工作过程。

智能推荐系统运作的中心是准确得出消费者的个体需求，建立以消费者本身消费特征为中心的个性化的营销策略，满足不同消费者的不同偏好。电子商务推荐系统通过个性化推荐技术对网站整体结构进行调整，增加商品的曝光数，提升用户平均访问步长和商品页访问量，从而提高网站整体营销能力。

如何使电子商务个性推荐系统更好地根据消费者的需求推荐消费者感兴趣的商品，答案就在其采用的推荐技术上。推荐技术是电子商务推荐系统中最核心，最关键的技术，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。

二、推荐技术

从电子商务个性化推荐系统的主动性上分类，可以将推荐技术分为主动式推荐和被动式推荐。

所谓主动式推荐，是指推荐系统通过对消费者信息和行为的分析，给出恰当的意见和建议主动引导消费；而被动式推荐是指消费者通过自己的努力获得所需要的商品信息。

根据目前主流的推荐技术分类，制作下表。

（一）被动推荐

被动式推荐技术的优点是技术比较成熟，用户易于使用。主要有下面两大类：

1、分类浏览式推荐

分类浏览是一种按照主题分类进行信息查询的方法。它用树形结构将分类的商品和服务信息表现出来，易于实现，同时操作方便。

几乎所有的电子商务交易网站都提供这种方式的推荐。但是推荐效率低，且分类方法不统一，对新出现的商品和信息很难准确归类。

2、关键词查询式推荐

关键词查询由用户输入查找目标的关键词，系统寻找与关键词匹配的内容进行推荐。这种方法也是比较常见的推荐方法，技术较为成熟，且易于用户接受查找结果，但是对关键词的选择要求较高，且不易发现用户的潜在兴趣点。

被动式推荐自动化程度低，无法发掘用户潜在兴趣与消费需求，因此目前研究比较多的是主动式推荐，即智能推荐技术

（二）智能推荐技术

智能推荐技术是目前研究电子商务个性化推荐系统的核心技术。主要包括基于人口信息统计的推荐、基于效用的推荐等。

各种推荐技术的简明算法步骤见下表：