CH05 电子商务推荐系统
电子商务推荐系统介绍
协同过滤算法
• 任务：预测下表中问号所对应的得分
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 以用户U1对电影I3的评分为例： • 对电影I3有用户U2,U3,U4进行评分 • 分别计算U1和U2,U1和U3,U1和U4的相似度
（利用余弦相似性）
2024/8/6
sim (U 1,U 3)(42 4 *3 22 )(3 2 * 23 32)0.9430 sim (U 1,U 4)(42 4 *3 22 )(3 2 * 24 42)0.8944
2024/8/6
电子商务推荐系统简介
• 推荐技术分类标准： ▪ 自动化程度(Degree of Automation)：客户为了得到推荐 系统的推荐是否需要显式的输入信息 ▪ 持久性程度(Degree of Persistence)：推荐系统产生推荐 是基于客户当前的单个会话(Session)还是基于客户的多 个会话
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 表示阶段：用m*n阶客户-商品矩阵表示 • Ri, j = 1，如果第i个客户购买了第j件商品 • Ri, j = 0，如果第i个客户没有购买第j件商品
2024/8/6
基于最近邻居的协同过滤算法
• 上述表示称为原始表示(Original Representation)，这种表示 的主要问题有： ▪ 稀疏性(Sparsity)：大部分的客户购买的商品不到全部商 品的1%，从而使得推荐精度很低 ▪ 适应性(Scalability)：计算代价随着客户数目和商品数目 的增加而增加，很难满足实时性要求 ▪ 同义词问题(Synonymy)：同一类商品的名字不一样
基于聚类的推荐算法
• 用户聚类和项目聚类
电子商务中推荐系统技术的使用方法
电子商务中推荐系统技术的使用方法随着电子商务的迅猛发展，推荐系统技术在电子商务中的应用越来越重要。
推荐系统是一种根据用户的历史行为和偏好，提供个性化推荐信息的技术。
它的目标是通过分析用户的特征和商品的属性，为用户推荐他们可能感兴趣的商品。
本文将介绍电子商务中推荐系统技术的使用方法。
首先，电子商务推荐系统的数据收集对于其正常运行至关重要。
推荐系统需要大量的用户行为数据和商品属性数据。
用户行为数据包括用户的浏览记录、购买记录、评价和评论等，而商品属性数据包括商品的特征、标签和描述等。
这些数据需要通过数据采集和处理工具进行收集和整理。
数据预处理是推荐系统的重要步骤之一。
由于原始数据往往存在噪声、缺失值和冗余等问题，必须对其进行清洗和预处理。
数据清洗可以通过删除重复数据和异常值来提高数据质量。
数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据离散化等操作，这些操作旨在将原始数据转化为适合推荐算法处理的格式。
推荐系统通常采用协同过滤算法、内容过滤算法和混合过滤算法等技术。
协同过滤算法是推荐系统中应用最为广泛的算法之一。
它基于用户的历史行为和偏好，通过分析用户间或商品间的相似度，为用户推荐其他用户喜欢的商品。
协同过滤算法又可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤是通过比较用户之间的相似性来进行推荐，而基于物品的协同过滤是通过比较商品之间的相似性来进行推荐。
内容过滤算法是根据商品的属性和用户的偏好来推荐商品。
它通过分析用户的历史行为和商品的特征，推荐与用户喜好相符的商品。
内容过滤算法主要包括基于关键词的匹配、基于标签的匹配和基于属性的匹配等方法。
混合过滤算法结合了协同过滤算法和内容过滤算法的优势，提高了推荐系统的准确性和效果。
为了提高推荐系统的性能，还可以使用一些增强技术。
例如，引入时间因素可以考虑用户的历史行为和偏好随时间的变化，提供更准确的推荐。
还可以使用预测模型来预测用户的购买意愿，从而为用户提供更有针对性的推荐。
电子商务平台的推荐系统设计原理
电子商务平台的推荐系统设计原理随着互联网技术的飞速发展，电子商务平台已经成为人们购物的重要渠道之一。
为了提高用户的购物体验和促进销售业绩，推荐系统在电子商务平台中扮演着重要的角色。
本文将介绍电子商务平台的推荐系统设计原理，以帮助平台开发者了解如何构建高效的推荐系统。
一、用户行为数据收集与分析推荐系统的核心在于对用户的兴趣和需求进行准确的分析和预测。
首先，平台需要收集大量的用户行为数据，包括浏览历史、购买记录、评价等。
然后，通过数据分析和挖掘技术，对用户行为进行统计和建模，以了解用户的个性化需求和偏好。
二、物品特征提取与表示在推荐系统中，物品的特征是判断用户兴趣的重要依据。
通过对商品描述、分类标签、图片等信息进行特征提取和表示，可以有效地衡量物品之间的相似度和相关性。
常见的特征提取方法包括文本挖掘、图像识别等技术。
三、用户兴趣模型构建推荐系统需要根据用户的行为和特征数据，构建用户的兴趣模型。
这些模型可以基于协同过滤、内容过滤、深度学习等方法来进行建模。
通过分析用户行为和物品特征之间的关系，可以准确地预测用户对未浏览物品的兴趣程度。
四、推荐算法选择与优化在推荐系统设计中，选择合适的推荐算法对于提高推荐效果至关重要。
常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的过滤、基于深度学习的方法等。
平台需要根据实际情况选择合适的算法，并通过不断的优化和调整来提高推荐系统的准确性和效率。
五、实时推荐与个性化推荐推荐系统需要能够实时地响应用户的需求，并根据用户行为数据进行实时的个性化推荐。
通过推荐系统的实时性，可以提供更精准、更符合用户兴趣的推荐结果，从而提高用户的购物体验。
六、用户反馈与评估为了不断优化和改进推荐系统，平台需要收集用户的反馈和评价，并进行推荐效果的评估。
通过分析用户反馈和评估结果，可以发现问题和改进空间，并对推荐系统进行相应的调整和优化。
总结：电子商务平台的推荐系统设计原理包括用户行为数据收集与分析、物品特征提取与表示、用户兴趣模型构建、推荐算法选择与优化、实时推荐与个性化推荐以及用户反馈与评估。
电子商务中推荐系统技术的使用技巧
电子商务中推荐系统技术的使用技巧随着互联网的快速发展，电子商务成为一种重要的商业模式。
为了满足消费者的个性化需求，电子商务平台通常会使用推荐系统技术，根据用户的历史行为和偏好，向其推荐相关的产品或服务。
本文将介绍电子商务中推荐系统技术的使用技巧，助您提高推荐准确性，提升用户体验。
1. 数据收集与清洗推荐系统的准确性与数据的质量直接相关。
因此，在使用推荐系统技术之前，首先需要收集足够的用户数据，并进行清洗。
数据收集的方式可以包括用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等。
数据清洗的目标是去除错误、重复、缺失和异常数据，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征工程在推荐系统中，通常使用特征来描述用户和商品。
特征工程是为用户和商品构建合适的特征表示。
对于用户，可以考虑用户的年龄、性别、地理位置以及购买行为等特征；对于商品，可以考虑商品的类别、价格、评分等特征。
通过合理选择特征并进行合适的数据处理，可以提高推荐系统的准确性。
3. 推荐算法选择推荐系统技术包括基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等多种算法。
在选择推荐算法时，需要根据实际情况考虑算法的适用性、计算效率和推荐准确性等因素。
基于内容的推荐适用于新用户或冷启动情况，可以根据用户的标签或描述来推荐相关内容；协同过滤算法适用于用户和商品数据相对较多的情况，通过分析用户的历史行为和偏好来推荐相似用户喜欢的商品；深度学习算法可以探索更复杂的用户和商品特征表示，提高推荐准确性。
4. 推荐结果展示和解释推荐结果的展示方式和内容也是提高推荐系统效果的关键。
通常，推荐结果可以以列表、瀑布流或卡片的形式呈现给用户。
在展示推荐结果时，可以考虑商品的图片、标题、价格等信息。
此外，为了增强用户的信任和理解，推荐系统还可以提供解释推荐结果的功能，例如展示推荐结果的原因和依据。
5. 推荐系统的评估与优化推荐系统的评估与优化是持续改进推荐效果的关键。
评估推荐系统可以使用离线评估和在线评估两种方式。
电子商务推荐系统的设计与优化
电子商务推荐系统的设计与优化随着互联网和电子商务的迅猛发展，越来越多的人购物方式从传统的实体店转移到了线上购物平台。
电子商务平台如今已经成为人们购物的主要渠道之一。
然而，面对庞大的商品数量和信息过载，用户往往很难快速找到满足自己需求的商品。
这就需要电子商务推荐系统的设计与优化，为用户提供个性化的推荐服务，从而提高用户体验和购物效率。
一、设计推荐系统的关键要素在设计电子商务推荐系统时，有几个关键要素需要考虑：1. 数据收集和分析：推荐系统的核心是收集用户行为数据，并通过分析用户的购买记录、浏览历史、搜索关键词等来了解用户的需求和偏好。
这样可以为用户提供更加精准的推荐。
2. 算法选择和模型构建：建立一个强大的推荐系统需要选择适当的算法和模型。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
根据不同的业务需求选择合适的算法和模型是提高推荐准确性的关键。
3. 实时性和扩展性：随着用户数量和商品种类的增加，推荐系统需要具备较高的实时性和扩展性。
因此，系统的架构和数据库设计需要考虑到并发访问和大规模数据处理的需求。
4. 用户反馈和评估：建立一个良好的用户反馈和评估机制对于推荐系统的优化至关重要。
用户可以对推荐结果进行评分和反馈，系统可以根据用户反馈改进推荐算法，并通过评估指标来衡量推荐系统的准确性和效果。
二、优化推荐系统的方法在设计完推荐系统后，我们还可以通过以下方法来进一步优化系统的性能和用户体验：1. 引入机器学习：机器学习可以提高推荐系统的准确性。
通过构建模型并利用历史数据进行训练，系统可以根据用户的行为和偏好进行精准的推荐。
同时，机器学习还可以应用于广告推荐、个性化搜索等领域，为用户提供更加个性化的服务。
2. 个性化搜索与推荐结合：将个性化搜索与推荐系统结合起来，可以提高用户的搜索效果。
通过分析用户的搜索行为和历史记录，系统可以根据用户的需求推荐相关的商品和资讯，帮助用户更快地找到所需的信息。
电子商务平台中的推荐系统技术使用教程
电子商务平台中的推荐系统技术使用教程随着电子商务的迅速发展，人们对于商品的选择变得越来越多样化和庞大。
为了帮助用户从大量商品中找到自己感兴趣的商品，电子商务平台采用推荐系统技术成为一种非常有效的解决方案。
本文将为您提供关于在电子商务平台中使用推荐系统技术的详细教程，帮助您更好地了解和应用这项技术。
1. 推荐系统的概念和作用推荐系统是一种通过分析用户的历史行为和偏好，预测用户可能感兴趣的商品，并将这些商品推荐给用户的技术。
推荐系统的作用在于提高用户的购物体验，减少用户的搜索成本，以及增加平台的销售额和用户忠诚度。
2. 主要的推荐系统技术2.1 基于内容的推荐基于内容的推荐系统通过分析商品的特征和用户的偏好匹配相似度，并推荐与用户历史兴趣相似的商品。
使用该技术需要从商品库中提取有关商品的特征信息，并利用机器学习算法来计算商品之间的相似度。
2.2 协同过滤推荐协同过滤推荐系统是一种通过分析用户的行为和偏好，找出与当前用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为来为当前用户推荐商品的技术。
该技术可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
基于用户的协同过滤通过找到与当前用户有相似购买行为的其他用户，将这些用户的购买商品推荐给当前用户。
而基于物品的协同过滤则是根据当前用户的历史行为，推荐与用户历史行为相似的其他商品。
2.3 混合推荐混合推荐是将以上两种推荐系统技术进行结合，利用它们各自的优势来提高推荐的准确度和推荐结果的多样性。
通过将基于内容的推荐和协同过滤推荐相结合，可以更好地满足用户的个性化需求。
3. 推荐系统的实施步骤3.1 收集用户行为数据推荐系统需要分析用户的历史行为和偏好信息，因此第一步是收集用户在平台上的各种行为数据，如点击、购买、评分等。
3.2 数据的处理和特征提取在收集到用户行为数据后，需要对数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声。
接下来，需要提取出商品和用户的特征，用于计算商品之间的相似度和用户之间的相似度。
电子商务平台商品推荐系统优化与实现
电子商务平台商品推荐系统优化与实现随着电子商务的快速发展，电子商务平台已经成为人们购物的主要渠道之一。
在庞大的商品库存中，如何帮助消费者快速找到合适的商品成为了在线商家的重要任务之一。
为了解决这一问题，电子商务平台逐渐引入商品推荐系统，通过分析用户历史行为和商品属性，向用户推荐个性化的商品。
然而，目前的商品推荐系统还存在一些问题，本文将围绕这些问题展开讨论，并提出一些优化策略。
首先，一个常见的问题是推荐结果的准确性。
根据用户的购物历史和行为数据进行推荐是商品推荐系统的基本原理。
然而，在实际操作中，推荐结果可能存在准确性不高的情况。
这可能是由于数据采集不全面，用户行为模式复杂多变等原因导致的。
为了改善推荐结果的准确性，可以采用以下策略：1.增加用户行为数据的收集范围：除了收集用户在平台上的购买历史外，还可以考虑收集用户在其他社交媒体平台上的行为数据，如用户在社交媒体上的点赞、评论等。
通过综合考虑用户在不同平台上的行为，可以更全面地了解用户的兴趣和偏好，提高推荐的准确性。
2.引入机器学习算法：通过引入机器学习算法，可以对用户的行为数据进行更细致的分析和建模，进一步提升推荐的准确性。
例如，可以使用深度学习算法对用户的行为进行特征提取和分类，以更准确地判断用户的兴趣和偏好。
其次，推荐结果的多样性也是一个需要关注的问题。
有时候，商品推荐系统可能会过于关注用户的历史兴趣，导致推荐的结果过于单一，缺乏多样性。
为了提高推荐结果的多样性，我们可以采用以下策略：1.使用协同过滤算法：协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，可以根据用户的共同兴趣来推荐商品。
通过考虑用户之间的相似度，系统可以向用户推荐与其历史兴趣相似但又不完全相同的商品，增加推荐结果的多样性。
2.引入随机性：为了增加推荐结果的多样性，可以在推荐过程中引入一定的随机性。
例如，在计算用户的个性化权重时，可以引入随机因子来增加一定的随机推荐，使得用户接触到更多不同类型的商品。
电子商务平台上的推荐系统设计与实现
电子商务平台上的推荐系统设计与实现随着互联网的普及和电子商务的兴起，越来越多的用户选择在电子商务平台上购物。
为了提升用户的购物体验和促进销售，很多电商平台开始使用推荐系统来给用户提供个性化的推荐商品，从而增加用户的购买概率和销售额。
本文将介绍电子商务平台上的推荐系统的设计与实现。
一、推荐系统的作用与原理推荐系统的主要作用是根据用户的个人兴趣和行为数据，提供符合其偏好的推荐商品。
其原理是通过分析用户的历史行为、浏览记录、购买记录等数据，建立用户画像和商品特征，然后根据用户与商品之间的匹配度进行排序，最终将推荐结果展示给用户。
二、推荐系统的设计要点1. 数据收集和处理：推荐系统依赖于大量的用户数据和商品数据，因此需要对数据进行收集、存储和处理。
可以通过用户注册、购物行为追踪、购买历史等方式获取用户数据，通过商品分类、标签、销售数据等方式获取商品数据。
2. 用户画像构建：通过分析用户的个人信息、购买偏好、浏览行为等数据，构建用户画像。
用户画像可以包括用户的性别、年龄、地区、职业等基本信息，以及其对不同类型商品的喜好、购买力等详细信息。
3. 商品特征提取：通过分析商品的分类、标签、销售数据等，提取出商品的特征。
例如，将商品按照品牌、价格、材质等特征进行归类，为后续的推荐计算提供数据基础。
4. 推荐算法选择：根据平台的实际情况和需求，选择合适的推荐算法。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、深度学习推荐算法等。
不同算法有不同的精度和效率，需要根据实际情况进行权衡。
5. 推荐结果展示：将推荐结果以合适的形式展示给用户。
可以通过在商品列表中插入推荐商品、在首页或个人中心设置推荐模块、发送推荐邮件等方式将推荐结果呈现给用户。
三、推荐系统的实现过程1. 数据采集与存储：通过用户注册、登录、购物等行为进行数据采集，并将用户和商品相关的数据存储到数据库中。
2. 用户画像与商品特征的提取：对采集到的用户数据和商品数据进行处理，提取出用户画像和商品特征。
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2016/6/29
电子商务推荐系统分类
电子商务推荐系统的输出： 建议(Suggestion) 单个建议(Single Item) 未排序建议列表(Unordered List) 排序建议列表(Ordered List) 预言(Prediction)：系统对给定项目的总体评分 个体评分(Individual Rating)：输出其他客户对商品的个体 评分 评论(Review)：输出其他客户对商品的文本评价
The Nextflix prize story
Progress was almost imperceptible, and people began to say a 10 percent improvement might not be possible. Three years later, on 21st of September 2009, Netflix announced the winner.
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k-最近邻方法 (KNN)
kNN (which is also called the memory-based approach)
utilizes the entire user-item database to generate predictions directly, i.e., there is no model building. This approach includes both User-based methods Item-based methods
2016/6/29
电子商务推荐系统分类
推荐技术分类 Non-Personalized Recommendation：推荐系统的推荐主要基 于其他客户对该产品的平均评价，这种推荐系统独立于客 户，所有的客户得到的推荐都是相同的 (自动，瞬时) Attributed-Based Recommendation：推荐系统的推荐主要基 于产品的属性特征 (手工) Item-to-Item Correlation：推荐系统根据客户感兴趣的产品 推荐相关的产品 (瞬时) People-to-People Correlation：推荐系统根据客户与其他已 经购买了商品的客户之间的相关性进行推荐
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基于内容的推荐系统的思路
推荐相似对象：Recommend items similar to those users preferred in the past 使用者资料：User profiling is the key 关键词：Items/content usually denoted by keywords 匹配：Matching “user preferences” with “item characteristics” … works for textual information 向量空间方法：Vector Space Model widely used
2016/6/29
电子商务推荐系统作用
电子商务推荐系统的两个重要功能. 面对海量信息，推荐系统帮助使用者解决信息过载 问题. 推荐系统帮助商家销售更多商品，获取更多利润. 从商家的角度，电子商务推荐系统有助于： 将电子商务网站的浏览者转变为购买者(Converting Browsers into Buyers) 提高电子商务网站的交叉销售能力(Cross-Selling) 提高客户对电子商务网站的忠诚度(Building Loyalty)
After a month, more than a thousand programs had been entered, and the top scorers were almost halfway to the goal
But what started out looking simple suddenly got hard. The rate of improvement began to slow. The same three or four teams clogged the top of the leader-board.
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协同过滤
协同过滤(CF) 是研究的最大，也是应用最为广泛的推荐方法. k-最近邻法 (k-nearest neighbor), 关联规则法 (association rules based prediction) 矩阵因子化法 (matrix factorization) CF的关键特征: it predicts the utility of items for a user based on the items previously rated by other like-minded users.
(自动，持久)
2016/6/29
电子商务推荐系统的研究问题
给定一组使用者 U 和一组推荐给使用者的对象集 S. 令 p 是效用函数，用来测量某一对象 s ( S) 对于某一特定 的使用者 u ( U)的有用性，例如： p:U×S R, R 是完全有序集合 (例如, 一个区间的非负 整数或者实数) 目标 基于历史数据来学习 p . 使用 p 来预测每一个对象s ( S) 对于每一个使用者u ( U)的效用函数.
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基于内容的推荐方法的局限性
有的内容难于通过关键词描述：Not all content is well represented by keywords, e.g. images 无法区分基于相同特征的对象：Items represented by same set of features are indistinguishable Overspecialization: unrated items not shown 大量内容信息导致匹配困难：Users with thousands of purchases is a problem 新使用者没有历史信息: No history available 过于相似或者差异过大的推荐不容易被使用者接受： Shouldn’t show items that are too different, or too similar
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预测的类型
评分预测：预测使用者以前没有使用过的对象的评分. 例如： 预测没有看过的电影的评分. 在这种情况下, 对于使 用者u 而言, 对象s 的效用是u对s 的评分. Top N 对象预测：预测使用者可能购买的对象的排序 列表.
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电子商务推荐系统的基本方法
基于内容的推荐（Content-based recommendations）: The user will be recommended items similar to the ones the user preferred in the past; 协同过滤 (Collaborative filtering or collaborative recommendations): The user will be recommended items that people with similar tastes and preferences liked in the past. 混合方法 (Hybrids): Combine collaborative and contentbased methods.
电子商务推荐系统概念
Harvard商学院的Joe Ping在大规模定制一文中认为现代企 业应该从大规模生产(以标准化的产品和均匀的市场为特征 )向大规模定制(为不同客户的不同需求提供不同的商品)转 化。 电子商务推荐系统(Recommendation System)向客户提供 商品信息和建议，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。 推荐系统在互联网产品与服务推荐中广泛使用. 大多数电子商务网站有推荐系统.
2016/6/29
电子商务推荐系统分类
电子商务推荐系统的输入： 客户输入(Targeted Customer Inputs) 隐式浏览输入(Implicit navigation)：客户的浏览行为作为 推荐系统的输入，但客户并不知道这一点 显式浏览输入(Explicit navigation) ：客户的浏览行为是有 目的向推荐系统提供自己的喜好 关键词和项目属性输入(Keywords and Item attributes)：客 户输入关键词或项目的有关属性以得到推荐系统有价值 的推荐 用户购买历史(Purchase history)：用户过去的购买纪录
第五章：电子商务推荐系统
陈震宇
东北ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ学 管理学院
1
什么是推荐系统？
什么是推荐系统？
The Nextflix prize story
In October 2006, Netflix announced it would give a $1 million to whoever created a movie-recommending algorithm 10% better than its own. Within two weeks, the DVD rental company had received 169 submissions, including three that were slightly superior to Cinematch, Netflix's recommendation software
Item to Item
Item-to-Item
Recommendations are made by finding items that have similar appeal to many users. Don and Sandra are two users who liked both Item 1 and Item 4. That suggests that, in general, people who liked Item 4 will also like item 1, so Item 1 will be recommended to Tim. This approach is scalable to millions of users and millions of items.