個性化推薦系統(tǒng)

1、個性化推薦系統(tǒng)（PersonalizedRecommenderSystems）==個性化推薦系統(tǒng)簡介==個性化推薦是根據(jù)用戶的興趣特點和[[購買行為]]，向用戶推薦用戶感興趣的[[信息]]和[[商品]]。隨著[[電子商務(wù)]]規(guī)模的不斷擴(kuò)大，商品個數(shù)和種類快速增長，[[顧客]]需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關(guān)的信息和[[產(chǎn)品]]過程無疑會使淹沒在信息過載問題中的[[消費者]]不斷流失。為了解決這些問題，個性化推薦

2、系統(tǒng)應(yīng)運而生。個性化推薦系統(tǒng)是建立在海量[[數(shù)據(jù)挖掘]]基礎(chǔ)上的一種高級[[商務(wù)智能]]平臺，以幫助電子商務(wù)網(wǎng)站為其顧客購物提供完全個性化的決策支持和[[信息服務(wù)]]。購物網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)為[[客戶]]推薦商品自動完成個性化選擇商品的過程滿足客戶的個性化需求推薦基于:網(wǎng)站最熱賣商品客戶所處城市客戶過去的購買行為和購買記錄推測客戶將來可能的購買行為在電子商務(wù)時代商家通過購物網(wǎng)站提供了大量的商品客戶無法一眼通過屏幕就了解所有的商品也無法直接檢

3、查商品的[[質(zhì)量]].所以客戶需要一種電子購物助手能根據(jù)客戶自己的興趣愛好推薦客戶可能感興趣或者滿意的商品==個性化推薦系統(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[[人工智能]]協(xié)會上提出了個性化導(dǎo)航系統(tǒng)WebWatcher[[斯坦福大學(xué)]]的MarkoBalabanovic等人在同一會議上推出了個性化推薦系統(tǒng)LIRA；1995年8月，[[麻省理工學(xué)院]]的HenryLieberman在

4、國際人工智能聯(lián)合大會（IJCAI）上提出了個性化導(dǎo)航智能體Litizia；1996年，[[Yahoo]]推出了個性化入口MyYahoo；1997年，[[AT1999年，德國Dresden技術(shù)大學(xué)的TanjaJoerding實現(xiàn)了個性化電子商務(wù)原型系統(tǒng)TELLIM；2000年，[[NEC]]研究院的Kurt等人為[[搜索引擎]]CiteSeer增加了個性化推薦功能；高[[服務(wù)質(zhì)量]]。缺點是:1）用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基于用戶的評

5、價所得到的用戶間的相似性可能不準(zhǔn)確（即稀疏性問題）2）隨著用戶和商品的增多，系統(tǒng)的性能會越來越低（即可擴(kuò)展性問題）3）如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦（即最初評價問題）。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)。==個性化推薦系統(tǒng)的作用==個性化推薦的最大的優(yōu)點在于，它能收集用戶特征資料并根據(jù)用戶特征，如興趣偏好，為用戶主動作出個性化的推薦。而且，系統(tǒng)給出的推薦是可以實時更新的，即當(dāng)系統(tǒng)中

6、的商品庫或用戶特征庫發(fā)生改變時，給出的推薦序列會自動改變。這就大大提高了電子商務(wù)活動的簡便性和有效性，同時也提高了[[企業(yè)]]的服務(wù)水平?？傮w說來，一個成功的個性化推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在以下三個方面：1）將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I者：[[電子商務(wù)系統(tǒng)]]的訪問者在瀏覽過程中經(jīng)常并沒有[[購買欲望]]，個性化推薦系統(tǒng)能夠向用戶推薦他們感興趣的商品，從而促成購買過程。2）提高電子商務(wù)網(wǎng)站的[[交叉銷售]]能力：個性化推薦系統(tǒng)在用戶購

7、買過程中向用戶提供其他有[[價值]]的商品推薦，用戶能夠從系統(tǒng)提供的推薦列表中購買自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品，從而有效提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。3）提高客戶對電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠度：與傳統(tǒng)的商務(wù)模式相比，電子商務(wù)系統(tǒng)使得用戶擁有越來越多的選擇，用戶更換商家極其方便，只需要點擊一兩次鼠標(biāo)就可以在不同的電子商務(wù)系統(tǒng)之間跳轉(zhuǎn)。個性化推薦系統(tǒng)分析用戶的[[購買習(xí)慣]]，根據(jù)用戶需求向用戶提供有價值的商品推薦。如果推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量

8、很高，那么用戶會對該推薦系統(tǒng)產(chǎn)生依賴。因此，個性化推薦系統(tǒng)不僅能夠為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，而且能與用戶建立長期穩(wěn)定的關(guān)系，從而有效[[保留客戶]]，提高客戶的忠誠度，防止[[客戶流失]]。個性化推薦系統(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)。各種提供個性化服務(wù)的Web站點也需要推薦系統(tǒng)的大力支持。在日趨激烈的[[競爭環(huán)境]]下，個性化推薦系