电子商务推荐系统研究综述
电子商务推荐系统研究综述
（ ３ ）基于 网络 结构 的推荐 技术
ｌ 、 电 ｆ商 务推 荐 系统 的 提 出
网站 向用 户提 供信 息和 建 议 ，帮 助 其决 定 应 该购 买 什 么商 品 ， 模 拟销 售人 员帮 助用 户完成 购 买过程 。 ” 电子 商务 推荐 系统 具 有两 方面 的属 性 。 一是 它购 物助 手 的 作 用 ，根 据 用户 自身 的兴趣和 特征 ，为其推荐 商 品 ；另 一方面 ， 群 ，进行 更 有 目的性 、针对性 的广告 ，实现 利益 的最大 化。
藏 、 分享 过 的文 档 等 构造 用 户感 兴 趣 的文 档 ，统 计 并计 算 推荐
商 品 与用 户 感兴 趣 的 文档 的相似 度 ，将最 接 近 的商 品 推荐 给 用
户 。 因 为在 文本 信 息 获取 与 过 滤 方面 的研 究 较 为成 熟 ，现 有 很
中国 网络 购物 用 户规 模 达３ ０ ２ ｛ ， ７ 人 。 仅２ ０ １ ３ 年双 十 一购 物 狂欢 多 基 于 内容 的推 荐 系 统 都 是 通 过 分 析 产 品 的 文 本信 息 进 行 推 节 】 一 天 ，淘宝 网 以全 网总交 易额 达３ ５ ０ ． １ ９ 亿 。这 样 的数据 足 以 荐 。缺 点 是 只擅 于 能 分析 文 本 类 内容 ，多媒体 内容 因为较 难 提 说 明 ，电子 商 务 已经 发 展 为现 代 互联 网的一 个 重 要 分支 。 而 电 取 ，较 不为 擅长 ；只 能推 荐 一 些 与 自 己感 兴 趣 相似 的内容 ，很 子 商务推 荐 系统 的使 用 ，必将在 其 中发挥 重要 的作 用。
２ 、推 荇 系统 ｝ 乜 商 务企 业 中 的应 用
（ １ ）亚 马逊— — 基于 兴趣 的广告
电子商务平台推荐系统设计研究
电子商务平台推荐系统设计研究电子商务是以互联网为基础，运用电子技术进行商业活动的一种新型商业模式。
近年来，随着移动互联网的普及，电子商务平台的规模也越来越大，各种电商平台如雨后春笋般涌现。
因此，如何实现电子商务平台的有效推荐已成为一个重要的问题。
本文将探讨电子商务平台推荐系统设计研究。
一、推荐系统概述推荐系统是一种信息过滤系统，主要用于根据用户的历史行为、兴趣、偏好等个性化信息，为用户推荐适合其口味的商品、音乐、图书等产品。
推荐系统的主要任务是探寻用户可能感兴趣的商品，以提高用户体验度和购物满意度。
二、推荐系统的工作原理推荐系统的工作原理大致分为两个步骤：数据收集和推荐算法。
数据收集：推荐系统收集用户的历史浏览记录、购买记录、评价记录等个性化信息，用于分析用户的兴趣偏好。
推荐算法：推荐系统根据用户个性化信息，通过各种算法进行计算，并将计算的结果呈现给用户进行选择。
三、电子商务平台推荐系统的算法在电子商务平台中，推荐系统的算法可分为以下几种：基于内容的推荐算法：该算法将用户已浏览或购买过的产品视为一个整体，通过分析商品的特征、属性等信息，向用户推荐与其兴趣相似的商品。
基于协同过滤的推荐算法：该算法是通过收集大量用户的浏览、购买、评价等信息，建立用户兴趣模型，通过寻找兴趣相似的用户，向用户推荐相似用户购买过的商品。
基于混合推荐的推荐算法：该算法是将基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法结合起来，利用两种算法的优势，以达到更精准的推荐效果。
四、电子商务平台推荐系统的设计1、数据收集电子商务平台推荐系统的数据来源主要来自于网站内部，包括用户浏览、购买、评价等各种个人信息，以及网站内各种商品、分类、标签等信息。
同时，电子商务平台推荐系统还需要搜集一定程度的外部信息，如行业新闻、热门话题等，以便系统更好地向用户推荐适合的商品。
2、数据处理将搜集到的数据进行处理，采用分类、聚类等算法，将相似的商品归为一类，并生成商品特征向量，并建立用户的兴趣模型。
电子商务平台的推荐系统研究
电子商务平台的推荐系统研究第一章引言在当今数字化时代，电子商务平台正日益成为人们购物的重要途径。
然而，面对众多商品和服务的选择，用户往往感到困惑和疲惫。
为了解决这个问题，电子商务平台开始广泛应用推荐系统，以便向用户提供个性化的推荐，帮助他们发现感兴趣的商品或服务。
本文旨在探讨电子商务平台推荐系统的研究。
第二章推荐系统的背景2.1 推荐系统概述推荐系统是基于用户的历史行为和偏好，通过分析用户特征和商品信息，向用户提供个性化推荐的系统。
它可以帮助用户发现新的商品或服务，并提高用户体验和满意度。
2.2 推荐系统的目标推荐系统的目标是提供满足用户需求的个性化推荐，同时提高平台的转化率和销售额。
为了实现这个目标，推荐系统需要考虑多种因素，如用户行为模式、商品特征、用户偏好等。
第三章推荐系统的技术3.1 协同过滤算法协同过滤是一种常用的推荐系统技术，它基于用户之间的相似性或商品之间的相似性，通过评估用户历史行为和其他用户或商品的相似度，来预测用户对某个商品的偏好。
3.2 内容推荐算法内容推荐是一种基于商品特征的推荐算法，它通过分析和提取商品的关键特征，然后根据用户的喜好和偏好，向用户推荐具有类似特征的商品。
3.3 混合推荐算法混合推荐算法结合了协同过滤和内容推荐算法的优势，通过综合考虑用户行为和商品特征，来生成更准确和个性化的推荐结果。
第四章推荐系统的关键问题4.1 数据稀疏性问题推荐系统需要大量的用户和商品数据来进行分析和预测，然而，由于用户行为的局限性和商品的多样性，数据稀疏性问题成为推荐系统研究的重要难题之一。
4.2 冷启动问题冷启动是指推荐系统在缺乏用户历史行为或商品信息时，如何生成准确和个性化的推荐。
为了解决冷启动问题，研究人员提出了一些方法，如基于标签的推荐和基于社交网络的推荐。
第五章推荐系统的评估5.1 离线评估离线评估是通过离线数据集和评价指标来评估推荐算法的性能。
常用的离线评估指标包括准确率、召回率、覆盖率等。
电子商务平台的推荐系统研究
电子商务平台的推荐系统研究随着互联网的迅猛发展，电子商务平台已经成为人们购物的主要方式之一。
推荐系统作为电子商务平台的重要组成部分，通过分析用户的个人偏好和行为来提供个性化的商品推荐，促进交易的成效和用户的满意度。
本文将对电子商务平台的推荐系统进行研究，分析其原理、算法和应用。
一、推荐系统的原理与算法1.1 推荐系统的原理推荐系统的原理是基于协同过滤和内容过滤的方法。
协同过滤是基于用户的共同兴趣和行为模式来进行推荐，通过分析用户群体的行为数据，找到相似用户或相似商品进行推荐。
而内容过滤则是通过分析商品的内容特征和用户的个人偏好来进行推荐。
1.2 推荐系统的算法推荐系统的算法包括基于邻域的方法、基于模型的方法和混合推荐方法。
基于邻域的方法主要是基于用户或商品之间的相似度进行推荐，常见的有基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。
基于模型的方法是通过构建用户和商品的模型来进行推荐，常见的有矩阵分解和深度学习算法。
混合推荐方法是将多个推荐算法进行组合，提高推荐的准确性和多样性。
二、推荐系统的应用2.1 商品推荐电子商务平台的核心目标是提供个性化的商品推荐，以满足用户的购物需求。
推荐系统通过分析用户的历史购买记录、点击行为、评价和偏好等信息，向用户推荐符合其兴趣和偏好的商品。
通过精准的推荐，可以提高用户的购买率和购买频次，从而提高交易的成效。
2.2 用户推荐除了商品推荐，推荐系统还可以根据用户的兴趣和行为，向用户推荐其他用户。
例如，通过分析用户的社交关系、兴趣爱好和购买行为，系统可以推荐用户可能感兴趣的其他用户，从而建立用户之间的社交网络。
这种用户推荐可以促进用户之间的互动和交流，增加用户对平台的粘性。
2.3 营销活动推荐推荐系统还可以用于电子商务平台的营销活动推荐。
通过分析用户的行为和偏好，系统可以向用户推荐适合其的优惠券、促销活动和广告，增加用户的购买意愿和活动参与度。
这种个性化的营销活动推荐可以提高用户的参与率和转化率，有效促进平台的营销效果。
推荐系统综述
推荐系统综述推荐系统综述引言：随着互联网和电子商务的快速发展，推荐系统成为了各个行业中的重要组成部分。
推荐系统通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐，从而提高用户体验和满意度。
本文将综述推荐系统的背景、发展历程、应用领域、算法原理等方面，为读者全面介绍推荐系统的相关知识。
一、背景：随着信息爆炸和信息过载的时代到来，人们面临了获取信息的困境。
传统的信息检索方式往往无法满足用户的个性化需求。
而推荐系统通过对用户行为和兴趣的分析，可以为用户提供个性化的推荐，从而解决了这一问题。
二、推荐系统的发展历程：推荐系统的发展经历了几个重要的阶段。
起初，推荐系统主要采用基于内容的推荐算法，即通过分析物品的内容特征来做出推荐。
然后，协同过滤成为了主流的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和其他用户的行为来生成推荐结果。
最近几年，深度学习等技术的兴起使得推荐系统可以更好地提取和利用用户的行为特征，从而进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
三、推荐系统的应用领域：推荐系统广泛应用于各个行业领域。
在电子商务领域，推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的商品，提高销售额和用户忠诚度。
在社交媒体领域，推荐系统可以根据用户的兴趣和好友关系，为用户推荐感兴趣的内容和用户。
在音乐和视频领域，推荐系统可以根据用户的偏好和历史播放记录，为用户推荐相关的音乐和视频。
四、推荐系统的算法原理：推荐系统的核心是推荐算法。
推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
基于内容的推荐算法通过分析物品的内容特征，为用户推荐与其兴趣相似的物品。
协同过滤算法通过分析用户的历史行为和与其兴趣相似的其他用户的行为，为用户生成推荐结果。
深度学习算法通过建立多层神经网络，提取和利用用户的行为特征，进一步提高了推荐的准确度和个性化程度。
五、推荐系统的挑战与展望：虽然推荐系统取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。
首先，数据稀疏性和冷启动问题限制了推荐系统的效果和覆盖范围。
电子商务平台的推荐系统研究
电子商务平台的推荐系统研究随着互联网技术的发展和人们生活习惯的变化，越来越多的消费者选择在线购物。
然而，在线购物的信息过载问题也成为了消费者面临的难题。
为了帮助消费者更快更准确地找到他们需要的商品，电子商务平台开始采用推荐系统。
本文将针对电子商务平台的推荐系统进行研究。
一、推荐系统的原理和分类推荐系统是通过对用户行为数据进行分析，利用算法预测用户可能感兴趣的物品，从而向用户推荐合适的商品。
推荐系统可分为基于内容的推荐系统和基于协同过滤的推荐系统。
基于内容的推荐系统根据商品的属性和用户的历史行为，推荐相似的商品给用户。
而基于协同过滤的推荐系统则是通过分析用户的行为数据，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后向目标用户推荐其他用户感兴趣的商品。
二、电子商务平台中推荐系统的应用在电子商务平台中，推荐系统有助于提升用户购买率。
根据业内数据，使用推荐系统可以将转化率提升至少20%。
因此，越来越多的电子商务平台开始采用推荐系统。
例如，Amazon的推荐系统能够根据用户搜索和购买历史，向用户推荐感兴趣的商品，从而提高用户的购买率。
除了提高购买率，推荐系统还有助于提高用户满意度。
使用推荐系统可以帮助用户发现他们可能不会考虑的商品，从而提升用户的购物体验。
三、电子商务平台中推荐系统的挑战虽然推荐系统在电子商务平台中有广泛的应用，但是推荐系统面临许多挑战。
首先，推荐系统需要有足够的数据支持。
如果一个平台的用户行为数据量太小，那么推荐系统的精准度会下降。
其次，推荐系统需要避免过度推销。
如果一直向用户推销他们不感兴趣的商品，会适得其反，降低用户对平台的信任度。
最后，推荐系统也需要保护用户隐私。
如果用户的个人信息泄露，将对平台造成很大的影响。
四、电子商务平台中推荐系统的未来发展随着人工智能技术和大数据技术的发展，推荐系统在未来将会更加精准和智能化。
未来的推荐系统将不再仅仅根据用户历史行为进行推荐，还将考虑到用户的个性化需求和消费习惯。
电子商务中的推荐系统研究
电子商务中的推荐系统研究第一章：引言随着互联网技术的不断发展，电子商务已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。
推荐系统作为电子商务的一项重要技术，能够帮助用户快速找到需要的商品，提高电商平台的用户满意度和经济效益。
本文将重点探讨电子商务中的推荐系统的相关研究。
第二章：推荐系统的概念和分类推荐系统是一种能够给用户提供个性化推荐的工具。
根据推荐算法和应用领域的不同，推荐系统可以分为基于内容的推荐系统、协同过滤推荐系统、基于知识的推荐系统和混合推荐系统等。
基于内容的推荐系统通过分析商品属性和标签等内容信息，为用户推荐相似的商品；协同过滤推荐系统则通过分析用户的历史行为和偏好，为其推荐和以往相似的商品；基于知识的推荐系统依据领域知识和专家经验，提供个性化的推荐服务。
混合推荐系统将多种推荐算法相结合，以提高推荐的精准度和覆盖率。
第三章：推荐系统的关键技术推荐系统的关键技术包括数据挖掘、推荐算法优化、个性化推荐、实时推荐和知识表示等。
数据挖掘技术主要用于挖掘用户的行为和偏好信息，为推荐算法提供数据基础。
推荐算法优化是指针对不同的推荐场景和目标优化推荐算法，提高推荐精度和覆盖率。
个性化推荐则是针对不同用户给出不同的推荐策略，实现个性化服务。
实时推荐是指在用户进行浏览或购买时，及时根据用户的行为为其推荐商品。
知识表示则是指将商品和用户的行为等信息表示为数学形式，方便推荐算法处理。
第四章：推荐系统的商业应用推荐系统在电子商务领域的商业应用非常广泛，其中最重要的应用之一是电商平台的商品推荐。
电商平台通过分析用户的行为、偏好和历史消费数据等信息，为其提供个性化的商品推荐服务。
此外，推荐系统还可以在精准广告投放、信息过滤、知识管理等方面得到应用。
第五章：推荐系统的优化策略推荐系统的优化策略包括算法优化、特征优化、多样性优化和可解释性优化等。
算法优化通过优化推荐算法来提高推荐的精度和覆盖率。
特征优化则是指通过优化特征工程来提高推荐质量。
电子商务平台商品推荐系统研究
电子商务平台商品推荐系统研究第一章：引言随着互联网的不断发展和普及，电子商务已经成为了一种日益流行的商业模式，而电子商务平台则成为了电子商务活动的重要载体。
在电子商务平台上，推荐系统可以帮助消费者在庞杂的商品中找到自己感兴趣的商品，从而提高消费者的购物体验和平台的销售额。
商品推荐系统也成为了电子商务平台的核心技术之一。
本文就电子商务平台商品推荐系统的研究进行探讨。
第二章：电子商务平台商品推荐系统概述电子商务平台商品推荐系统是电子商务平台向消费者提供商品推荐服务的核心技术。
推荐系统一般分为三个部分：用户模型、商品模型以及推荐算法。
用户模型是对用户信息的建模，如用户的历史行为、购买记录、兴趣等。
商品模型是对商品信息的建模，如商品的属性、销售情况等。
推荐算法是根据用户模型和商品模型来计算出推荐结果的算法。
推荐系统可以大致分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种，其中协同过滤推荐算法比较主流。
目前较为流行的推荐算法有基于邻域的方法、基于矩阵分解的方法、基于深度学习的方法等。
而推荐系统的性能评估也是非常关键的，通常使用准确率、召回率和F1值等指标。
第三章：电子商务平台商品推荐系统的实现电子商务平台商品推荐系统的实现需要平台方提供商品信息和用户信息，通过收集用户信息和商品信息来构建用户模型和商品模型。
具体来说，用户信息可以从用户的购买记录、浏览记录中提取，商品信息可以从商品属性、销售情况中提取。
构建好用户模型和商品模型后，需要选择合适的推荐算法对数据进行处理，从而得到推荐结果。
电子商务平台通常会根据用户兴趣、购买历史和行为等数据来为用户个性化推荐商品。
此外，推荐结果还需要经过一些过滤和排序操作，以确保推荐的商品符合用户的需求。
第四章：电子商务平台商品推荐系统的应用电子商务平台商品推荐系统可以大大提高购物体验，增加消费者的满意度和忠诚度，从而提高电商平台的销售额。
在现实生活中，电子商务平台商品推荐系统已经得到了大量的应用。
电子商务中的电子商务平台推荐系统研究
电子商务中的电子商务平台推荐系统研究随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
电子商务平台作为电子商务的重要组成部分，为消费者和商家提供了便利的交易环境。
然而，随着电子商务平台的不断增多和商家数量的不断增加，消费者在面对众多商品时往往感到困惑。
因此，电子商务平台推荐系统的研究和应用显得尤为重要。
一、电子商务平台推荐系统的概述电子商务平台推荐系统是利用计算机技术和数据分析方法来推荐给消费者合适的商品或服务。
推荐系统通过对用户行为数据、商品信息等进行分析，利用推荐算法生成推荐结果，并将其展示给用户。
通过推荐系统，消费者可以快速获取满足自己需求的商品或服务，提高购物效率和满意度。
二、电子商务平台推荐系统的分类根据推荐算法的不同，电子商务平台推荐系统可以分为基于内容的推荐系统和协同过滤推荐系统。
1. 基于内容的推荐系统基于内容的推荐系统是根据商品的特征和消费者的偏好来进行推荐。
该系统通过分析商品的属性、标签等信息，以及用户的历史行为、兴趣偏好等数据，来评估商品与用户之间的匹配程度，并给出相应推荐结果。
基于内容的推荐系统能够根据用户的需求和个性化特点，提供精准的推荐结果。
2. 协同过滤推荐系统协同过滤推荐系统是利用用户行为数据来推荐相似的用户或商品。
该系统通过分析用户的历史购买记录、评价等数据，找出与当前用户具有相似行为模式或兴趣偏好的其他用户，然后根据这些相似用户的购买历史，向当前用户推荐相似的商品。
协同过滤推荐系统通过挖掘用户群体的共性，提供个性化的推荐结果。
三、电子商务平台推荐系统的关键技术为了实现高效准确的推荐结果，电子商务平台推荐系统采用了多种关键技术。
1. 数据收集与存储技术电子商务平台推荐系统需要收集大量的用户行为数据和商品信息。
为了实现高效的数据收集和存储，推荐系统采用了分布式存储技术、云存储技术等，以提高数据的处理速度和存储容量。
2. 数据预处理与特征提取技术推荐系统在进行数据分析之前，需要对原始数据进行预处理和特征提取。
电子商务网站推荐系统的研究与设计
电子商务网站推荐系统的研究与设计随着电子商务的快速发展，越来越多的用户选择在网上购物，而电子商务网站推荐系统的研究与设计变得越来越重要。
推荐系统可以帮助用户找到他们感兴趣的商品或服务，提高用户购物体验和网站的销售额。
本文将探讨电子商务网站推荐系统的研究与设计。
一、概述电子商务网站推荐系统是一种利用计算机技术和数据分析方法，根据用户的历史行为和偏好，向他们提供个性化推荐的系统。
通过对大数据的分析和挖掘，推荐系统可以根据用户的购买记录、点击行为、浏览历史等数据，为用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。
二、推荐算法1. 基于内容的推荐算法：该算法通过分析商品或服务的属性和用户的偏好，向用户推荐与其历史喜好相似的商品或服务。
例如，当用户购买了一本心理学书籍时，推荐系统会向该用户推荐其他类似的心理学书籍。
2. 协同过滤算法：该算法通过分析用户的历史行为和其他用户的行为，给用户推荐其他用户感兴趣的商品或服务。
例如，如果用户A和用户B经常购买相似的商品，那么当用户A浏览网站时，推荐系统会向其推荐用户B购买过的商品。
3. 混合推荐算法：该算法结合了基于内容的推荐算法和协同过滤算法的优点，可以更准确地为用户进行个性化推荐。
通过综合考虑多个因素，混合推荐算法可以更好地满足用户的需求。
三、数据采集与处理1. 数据采集：推荐系统需要大量的用户数据，包括用户的浏览历史、购买记录、评价等。
网站可以通过用户登录、购物车统计、浏览日志等方式获取用户数据。
2. 数据处理：获取到数据后，需要对数据进行清洗和处理，以便于后续的分析和挖掘。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值等。
数据处理包括数据转换、特征提取等。
四、个性化推荐个性化推荐是电子商务网站推荐系统的核心功能之一。
通过分析用户的历史行为和偏好，推荐系统可以为用户提供个性化的商品或服务推荐，提高用户的购物满意度和网站的销售额。
个性化推荐的实现可以通过以下几种方式：1. 用户协同过滤：根据用户的历史行为和相似用户的行为，为用户推荐其他用户感兴趣的商品或服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电子 商 务推 荐 系 统 研 究 综 述
Ａ ｕ ｖ ｙ：Ｅｌ ｃｒ ｎ ｃＣｏ ｍ ｅ ｃ ｃ ｍ ｍ ｅ ｄ ｒ Ｓ ｓｅ ｓ Ｓ ｒｅ ｅ ｔｏ ｉ ｍ ｒ ｅ Ｒｅ ｏ ｎ ｅ ｙ ｔｍ
＊
刘 平 峰 聂规 划 陈冬 林
关键 词 电子 商务 推 荐 系统 推 荐 技 术 网 格
电子 商 务规 模 的迅 速 增 长 在 给 用 户 带 来 更 多 选 择 机 会 的 同时 ， 也使 得 用户 搜 索所 需 商 品 的成 本 越 来 越 高 。 电子 商 务 推 荐 系 统可 以 向用 户 提 供 商 品推 荐 ， 助 用 户 找 到 所 需 商 品 ， 帮 满 足用 户个 性 化的 需 求 ， 用 户从 浏 览 者 转 变 为 购 买 者 ， 过 网 将 通 站与 用户 的互 动 提 高 了用 户 的忠 诚 度 ， 而 增 加 企 业 的效 益 ， 从
（ 武汉 理 工 大 学 经 济 学 院 武汉 ４０７） ３ ０ ０
摘 要 对 电子 商务 推 荐 系统 在 国 内外 的 研 究 现 状进 行 了综 述 ， 析 与 评 述 了各 种 电子 商务 推 荐 技 术 的原 理 方 法 、 分 特 点 、 势 和 不 足 ， 述 了 电子 商 务 推荐 系统 的 研 究 内容 ， 出 了现 有 电子 商 务 推 荐 系统存 在 的 问题 和研 究 的 发 展 方 向。 优 阐 指
的推荐 技 术 和上述 推 荐技 术 的混 合 推荐 技 术 。
１ １ 基 于 内容 的过 滤 技术 早 期 的 推荐 系 统 是 为 了克 服 文 ． 本 领域 信息 负 担 的信息 过 滤 和信 息 提 取 系 统 ， 于 内容 的 过 滤 基 技 术是 信息 过 滤 的派生 和 继续 ， 于 内容 的推 荐 常 采 用 两种 方 基 法 ： ． 于 特征 。 即 用 相 关 特 征 来 定 义 所 要 推 荐 的 商 品 ， 义 ａ基 定 方 法 可 以采 用 向量 空 间模 型 、 量 权 重 模 型 、 率 权 重 模 型 或 矢 概 贝叶斯 模 型 …。 系 统 通 过 学 习 用 户 已评 价 或 购 买 过 的 商 品 特 征 来 获得 对用 户 兴趣 的 描述 ， 即用 户概 要 信息 （ ｓｒ ｒｆｅ ， Ｕ ｅ ｏｉ ） 并 Ｐ ｌ 且 随着 系 统对 用户 偏好 的学 习 而 不 断更 新 ， 用 的学 习 方 法 包 使
复 杂 的 查 询 来 获 取 相 应 的信 息 。 由 ＭＩ 媒 体 实 验 室 开 发 的 Ｔ
Ｒ ｎ ｏ 统 Ｊ 由 Ｍｉ ｅ ｔ 大 学 计 算 机 科 学 与工 程 系 Ｒ ｅ ｌ ｉｇ 系 、 ｎ ｓａ ｎ ｏ ｉ 和 ｄ Ｋ ｎａ 开发 的 Ｇ ｏ ｐ ｅ ｓ Ｍｏｉ ｅｓ系 统 ＿ 协 同 过 滤 ｏｔ ｎ等 ｒ Ｌｎ 和 ｕ ｖｅ ｎ Ｌ １在 。 推荐 系 统 中具 有很 大 的影 响 力 ， 中 Ｒ ｎ ｏ向 用 户 提 供 个 性 化 其 ｉ ｇ 的音 乐推 荐 服 务 并 能 预 测 用 户 对 特 定 音 乐 的 评 分 ； ｒｕ Ｌ ｎ Ｇｏ ｐ ｅｓ
据 采用 统 计 的方 法得 到 具有 相 似兴 趣 爱 好 的邻 居 客 户 ， 然后 根
据 邻居 客 户 的爱 好 作 出推 荐 ； ． 于 模 型 的 协 同 过 滤 ， 用 户 ｂ基 从 兴 趣数 据 库学 习 得 到 一 个 模 型 ， 用 此 模 型 进 行 预测 ， 常 情 再 通 况下 模 型 的学 习 过 程 需 要 花 费 一 定 的 时 间 ， 离 线 进 行 的 ， 是 主 要 用 于 用户 兴 趣变 化缓 慢 的场 合 ， 相 对 基 于 内存 的协 同过 滤 但 而言 其 响应 较 快 Ｊ 。常 采 用 的学 习算 法 有 贝 叶 斯 网络 和 基 于 分 类 的算 法 ＿ 。第 一 个协 同 过滤 推荐 系 统 是 Ｘ ｒｘＰ Ｒ ８ Ｊ ｅ Ａ Ｃ研 究 ｏ 中心提 供 的 Ｔ ｐｓｒ ， 系 统 用 于 在一 个 小 的 社 区 环境 里 过 滤 ａ ｅｔ 该 ｙ Ｅ—ｍ ｉ信息 和 Ｕ ｅ ｅ 文 章 ， 户可 以对信 息 发 表 评 论 ， 使 用 ａ ｌ ｓｎ ｔ 用 并
量 。Ｂ ｅ ｅ 人 将协 同过 滤 技 术 分 为 两类 Ｊ ａ 基 于 内存 的 协 ｒｓ等 ｅ ：． 同过滤 ， 称 为基 于 相关 性 的 协 同 过 滤 ， 户 对 商 品 的评 分 数 也 用
１ 电子商务推 荐技术 研究 现状
常用 的推 荐 技 术 包 括 基 于 内 容 的 过 滤 技 术 、 同 过 滤 技 协 术 、 于人 口统 计 的推荐 技 术 、 于效 用 的推 荐 技 术 、 于 知 识 基 基 基
基 于 内容 的推 荐 技术 最 大 的缺 点是 必 须 分 析 资 源 的 内容 信 息 ，
因 此对 音乐 、 图像 、 频 等信 息无 能 为 力 ； 外 该 技 术 的推 荐 结 视 另
果 过于 专 门 化 ｏ ｅ ｓ ｅ ａ ｚｔ ｎ ， 法 向用 户 推 荐 不 在 用户 概 ｖ ｒ ｐ ｃ ｌａｉ ） 无 ｉｉ ｏ 要 信息 中的 商品 ＿ 。 ５ Ｊ １ ２ 协 同 过 滤 技 术 协 同 过 滤 推 荐 技 术 是 当 前 研 究 的 热 ， 点 ， 最 大 优点 是 不 需 要 分 析 对 象 的特 征 属 性 ， 推 荐 对 象 没 其 对
同时将 用户 从 繁 重 的 搜 索 任 务 中解 脱 出来 。 目前 几 乎 所 有 的 大 型 电子商 务 网站 都 不 同程 度地 使 用 电子 商 务 推荐 技 术 ， 比如
Ａｍａｏ 、 ＤＮｏ ｅａ ｚｎ Ｃ ｗ、ｂ ｙ和 ｄｎ ｄ ｎ ａ ｇ ａ ｇ等 。
有 特殊 要 求 ， 数据 密 度达 到一 定 在