個(gè)性化推薦系統(tǒng)

1、個(gè)性化推薦系統(tǒng)（PersonalizedRecommenderSystems）==個(gè)性化推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介==個(gè)性化推薦是根據(jù)用戶(hù)的興趣特點(diǎn)和[[購(gòu)買(mǎi)行為]]，向用戶(hù)推薦用戶(hù)感興趣的[[信息]]和[[商品]]。隨著[[電子商務(wù)]]規(guī)模的不斷擴(kuò)大，商品個(gè)數(shù)和種類(lèi)快速增長(zhǎng)，[[顧客]]需要花費(fèi)大量的時(shí)間才能找到自己想買(mǎi)的商品。這種瀏覽大量無(wú)關(guān)的信息和[[產(chǎn)品]]過(guò)程無(wú)疑會(huì)使淹沒(méi)在信息過(guò)載問(wèn)題中的[[消費(fèi)者]]不斷流失。為了解決這些問(wèn)題，個(gè)性化推薦

2、系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。個(gè)性化推薦系統(tǒng)是建立在海量[[數(shù)據(jù)挖掘]]基礎(chǔ)上的一種高級(jí)[[商務(wù)智能]]平臺(tái)，以幫助電子商務(wù)網(wǎng)站為其顧客購(gòu)物提供完全個(gè)性化的決策支持和[[信息服務(wù)]]。購(gòu)物網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)為[[客戶(hù)]]推薦商品自動(dòng)完成個(gè)性化選擇商品的過(guò)程滿(mǎn)足客戶(hù)的個(gè)性化需求推薦基于:網(wǎng)站最熱賣(mài)商品客戶(hù)所處城市客戶(hù)過(guò)去的購(gòu)買(mǎi)行為和購(gòu)買(mǎi)記錄推測(cè)客戶(hù)將來(lái)可能的購(gòu)買(mǎi)行為在電子商務(wù)時(shí)代商家通過(guò)購(gòu)物網(wǎng)站提供了大量的商品客戶(hù)無(wú)法一眼通過(guò)屏幕就了解所有的商品也無(wú)法直接檢

3、查商品的[[質(zhì)量]].所以客戶(hù)需要一種電子購(gòu)物助手能根據(jù)客戶(hù)自己的興趣愛(ài)好推薦客戶(hù)可能感興趣或者滿(mǎn)意的商品==個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程==1995年3月，卡耐基.梅隆大學(xué)的RobertArmstrong等人在美國(guó)[[人工智能]]協(xié)會(huì)上提出了個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)WebWatcher[[斯坦福大學(xué)]]的MarkoBalabanovic等人在同一會(huì)議上推出了個(gè)性化推薦系統(tǒng)LIRA；1995年8月，[[麻省理工學(xué)院]]的HenryLieberman在

4、國(guó)際人工智能聯(lián)合大會(huì)（IJCAI）上提出了個(gè)性化導(dǎo)航智能體Litizia；1996年，[[Yahoo]]推出了個(gè)性化入口MyYahoo；1997年，[[AT1999年，德國(guó)Dresden技術(shù)大學(xué)的TanjaJoerding實(shí)現(xiàn)了個(gè)性化電子商務(wù)原型系統(tǒng)TELLIM；2000年，[[NEC]]研究院的Kurt等人為[[搜索引擎]]CiteSeer增加了個(gè)性化推薦功能；高[[服務(wù)質(zhì)量]]。缺點(diǎn)是:1）用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)非常稀疏，這樣基于用戶(hù)的評(píng)

5、價(jià)所得到的用戶(hù)間的相似性可能不準(zhǔn)確（即稀疏性問(wèn)題）2）隨著用戶(hù)和商品的增多，系統(tǒng)的性能會(huì)越來(lái)越低（即可擴(kuò)展性問(wèn)題）3）如果從來(lái)沒(méi)有用戶(hù)對(duì)某一商品加以評(píng)價(jià)，則這個(gè)商品就不可能被推薦（即最初評(píng)價(jià)問(wèn)題）。因此，現(xiàn)在的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)都采用了幾種技術(shù)相結(jié)合的推薦技術(shù)。==個(gè)性化推薦系統(tǒng)的作用==個(gè)性化推薦的最大的優(yōu)點(diǎn)在于，它能收集用戶(hù)特征資料并根據(jù)用戶(hù)特征，如興趣偏好，為用戶(hù)主動(dòng)作出個(gè)性化的推薦。而且，系統(tǒng)給出的推薦是可以實(shí)時(shí)更新的，即當(dāng)系統(tǒng)中

6、的商品庫(kù)或用戶(hù)特征庫(kù)發(fā)生改變時(shí)，給出的推薦序列會(huì)自動(dòng)改變。這就大大提高了電子商務(wù)活動(dòng)的簡(jiǎn)便性和有效性，同時(shí)也提高了[[企業(yè)]]的服務(wù)水平?？傮w說(shuō)來(lái)，一個(gè)成功的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：1）將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘?gòu)買(mǎi)者：[[電子商務(wù)系統(tǒng)]]的訪問(wèn)者在瀏覽過(guò)程中經(jīng)常并沒(méi)有[[購(gòu)買(mǎi)欲望]]，個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠向用戶(hù)推薦他們感興趣的商品，從而促成購(gòu)買(mǎi)過(guò)程。2）提高電子商務(wù)網(wǎng)站的[[交叉銷(xiāo)售]]能力：個(gè)性化推薦系統(tǒng)在用戶(hù)購(gòu)

7、買(mǎi)過(guò)程中向用戶(hù)提供其他有[[價(jià)值]]的商品推薦，用戶(hù)能夠從系統(tǒng)提供的推薦列表中購(gòu)買(mǎi)自己確實(shí)需要但在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中沒(méi)有想到的商品，從而有效提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷(xiāo)售。3）提高客戶(hù)對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠(chéng)度：與傳統(tǒng)的商務(wù)模式相比，電子商務(wù)系統(tǒng)使得用戶(hù)擁有越來(lái)越多的選擇，用戶(hù)更換商家極其方便，只需要點(diǎn)擊一兩次鼠標(biāo)就可以在不同的電子商務(wù)系統(tǒng)之間跳轉(zhuǎn)。個(gè)性化推薦系統(tǒng)分析用戶(hù)的[[購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣]]，根據(jù)用戶(hù)需求向用戶(hù)提供有價(jià)值的商品推薦。如果推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量

8、很高，那么用戶(hù)會(huì)對(duì)該推薦系統(tǒng)產(chǎn)生依賴(lài)。因此，個(gè)性化推薦系統(tǒng)不僅能夠?yàn)橛脩?hù)提供個(gè)性化的推薦服務(wù)，而且能與用戶(hù)建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，從而有效[[保留客戶(hù)]]，提高客戶(hù)的忠誠(chéng)度，防止[[客戶(hù)流失]]。個(gè)性化推薦系統(tǒng)具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景。目前，幾乎所有的大型電子商務(wù)系統(tǒng)，如Amazon、[[eBay]]等，都不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。各種提供個(gè)性化服務(wù)的Web站點(diǎn)也需要推薦系統(tǒng)的大力支持。在日趨激烈的[[競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境]]下，個(gè)性化推薦系