电子商务个性化推荐系统

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电子商务个性化推荐系统

作者：丛佳智姜书浩

来源：《海峡科技与产业》2017年第06期

摘要：电子商务日益渗透到千家万户中，传统经营模式正经历着变革。随着网络技术的

发展，很多机构构建了自己的web站点，让人们的生活变得更加便捷。推荐系统凭借其贴心、便捷的处理方式逐渐进入公众的视野。

关键词：电子商务；协同过滤；个性化推荐系统

0 引言

随着互联网走进各家各户，电子商务发展越来越快，服务和产品也越来越多，这就造成信息过于冗杂，客户面对海量选择，往往要浪费很多时间来挑选自己需要的商品。为了使消费者避免浪费时间，已更加从容的心态来购买商品，电子商务推荐系统可以精确识别消费者的喜好，模拟销售人员帮助消费者完成购买，给消费者想要的推荐，让挑选变得简单。统计学、人工智能数据挖掘等技术都应用于电子商务推荐系统（Recommendation Systems）中，想要引导消费者完成购买行为，就要先分析消费者的购买意愿，所谓知己知彼百战不殆，分析消费者访问网站的行为，并最后给出令客户满意的推荐结果，来产生丰厚的利润。所以说，推荐系统的核心便是推荐结果是否准确，如果是客户需要的，则会提高顾客的购买意愿；反之如果推荐结果不合顾客的意，那便是端起石头砸自己的脚，客户也会对推荐系统产生怀疑，购买兴趣大大降低。

1 推荐系统介绍

对客户行为信息进行收集的记录模块、对用户喜好进行分析的模型分析模块、推荐系统的核心推荐算法模块以及处理售后服务的反馈处理模块组成了一个完整的推荐系统。将对的商品推荐给对的人就是推荐系统的目标，常见的推荐机制算法有三种，分别是基于关联规则的算法（Association Rule_based Recommendation）、基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）、协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering Recommendation）。算法数据的表示不是很复杂，一个二维表或者是一个MXN的矩阵足以。把日志或消费类的数据通过一定的预处理，所有的商品类目用列表示，所有用户用行表示。

把用户的购买需求转化成购买结果，这是一个电子商务推荐系统的终极目标，也是衡量推荐机制好坏的标准。在实际生活中，消费者去实体店购买商品，会有“导购员”进行服务，提高消费者的购买意愿，而在电子商务网站中，推荐系统就是这个“导购员”。一个好的推荐系统就像一个好的“导购员”一样，让消费者了解商品后更加愿意购买商品。主要实现一下功能：①完善用户体验，给出个性化推荐；②更好的向消费者展示商品，提高转换率；③发现消费者潜在需求，挖掘更广的市场。