個性化推薦系統
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個性化推薦系統范文第1篇
.1 文獻標識碼:A 文章編號:1001-828X(2012)08-0-01
1.定義。隨著電子商務規模的逐漸擴大,網上商品的種類和數量也快速增長。商品不斷豐富,顧客購物選擇的余地大大擴展,但顧客往往需要花費大量的時間才能找到合適的商品。這種瀏覽大量無關信息和商品的過程無疑會給消費者帶來極大的不便,從而可能造成客戶流失。為了解決這些問題,個性化推薦系統應運而生。個性化推薦是根據用戶的資料信息、興趣愛好和以往購買行為,向用戶推薦其可能感興趣的信息和商品。個性化推薦系統是建立在海量數據挖掘基礎上的一種高級商務智能平臺,以幫助電子商務網站為其顧客購物過程提供完全個性化的決策支持和信息服務。
2.個性化推薦的作用。成功的個性化推薦系統,向用戶推薦他們感興趣的商品,從而促成交易,即將電子商務網站的瀏覽者轉變為購買者;在用戶購買過程中向用戶推薦自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品,有效提高電子商務系統的交叉銷售;為用戶提供個性化的推薦服務的同時,與用戶建立長期穩定良好的關系,從而有效保留客戶,提高客戶的忠誠度,防止客戶流失。
3.知名購物網站中個性化推薦應用。淘寶網站為例,在登錄已買到的寶貝頁面,除了可以查看到用戶購物歷史記錄,還有推薦內容,如:“您可能對這些寶貝感興趣”;購物車頁面的推薦,如:“您可能感興趣的寶貝”“猜你喜歡的”。
當當網為例,網站商有個性化推薦模塊網站上有專門欄目“猜你喜歡”,點擊進入,再分為“您可能感興趣的商品”“和您興趣相似的顧客還關注”;在已購商品頁面,有推薦“根據您購買的商品,當當猜您會喜歡”。
進入卓越亞馬遜網站,提示用戶“您好,請登錄以獲取為您訂制的推薦”。
二、個性化推薦系統主要算法
完整的推薦系統由3個部分組成:收集用戶信息的行為記錄模塊、分析用戶喜好的模型分析模塊、推薦算法模塊。其中,推薦算法模塊是最核心的部分。根據推薦算法的不同,推薦系統可以分為如下幾類:
1.關聯規則推薦。關注用戶行為的關聯模式。如買了香煙的人大多會購買打火機,因此可以在香煙和打火機間建立關聯關系,通過這種關系推薦其他產品。這種算法最為簡單直接,往往也會把用戶理解的過于簡單,是不太智能的算法,所以這種算法基本被淘汰了,只有少數小規模購物網站還是這種推薦模式。
2.協同過濾推薦。利用用戶的歷史信息,計算用戶之間的相似性;利用與目標用戶相似性較高的用戶對其他產品的評價來預測目標用戶對特定產品的喜好程度;根據喜好程度來對目標用戶進行推薦。協同過濾又可分為兩種:基于用戶的協同過濾和基于商品的協同過濾。
基于用戶的協同過濾是第一代協同過濾技術,原理也很簡單:人以群分,即在網站上購買相同商品的消費者應該有相似的興趣偏好。系統找出這些有相同商品購買記錄或瀏覽記錄的用戶,然后把他們還沒購買的商品相互推薦,如把用戶A買過、但用戶B還沒有購買的商品推薦給B,反之亦然。當然,在實際推薦應用中,系統會找到與A相似的多位用戶,將那些A未購買而其他人已經購買的商品,計算概率,再進行排序,最后把排名靠前的商品推薦給A。
基于商品的協同過濾,是目前使用最多的個性化算法。因為大型的購物網站,其用戶數量遠遠大于商品數量,使用基于用戶的個性化算法會造成很多問題。相應的,基于商品的協同過濾技術的原理:物以類聚,系統先判斷哪些商品之間有潛在關聯,再根據用戶的購買記錄,把關聯度高的商品推薦給用戶。比如“啤酒-尿布”看似風牛馬不相及的商品,如果在銷售記錄中同時出現的頻率越高,說明商品的潛在關聯就越強,就可以向用戶推薦。
協同過濾算法可以發現用戶潛在的興趣偏好,從而為其推薦新信息;能推薦難以進行內容分析的產品;但由于是基于用戶對產品的評分,所以對新用戶進行推薦或者是對用戶推薦新產品,精度不高。
3.基于內容的推薦。基于內容的推薦是協同過濾技術的延續與發展。分別對用戶和產品建立配置文件;比較用戶與產品配置文件的相似度;推薦與其配置文件最相似的產品。如,在商品CD推薦中,基于內容的系統首先分析用戶買過的打分較高的CD的共性(歌手、風格等), 再推薦與這些用戶感興趣的內容相似度很高的其他CD。基于內容的推薦算法根本在于信息獲取和信息過濾。 基于內容的推薦算法能處理新用戶、新產品的問題(冷啟動);能推薦新產品和非流行產品,發現隱藏信息;但是如果兩個不同的產品恰好使用了相同的描述詞,這兩個產品就無法區分;而且如果系統只推薦與用戶的配置文件高度相關的產品
,那么推薦的只是與用戶之前購買過的產品相似度很高的產品,無法實現推薦的多樣性。
4.基于網絡結構的推薦。要先建立用戶—產品二維關聯網絡。把用戶和產品的內容特征看成抽象的節點,所有算法利用的信息都藏在用戶和產品的選擇關系中。對于任意目標用戶A,假設A選擇過所有的產品,每種產品都具有向A推薦其他產品的能力,把所有A沒有選擇過的產品按照他喜歡的程度進行排序,把排名靠前的推薦給A。
基于網絡結構的推薦同樣面臨著新用戶新產品的問題。而且如果把用戶與產品的所有關聯關系都考慮在內,無法區分出長期興趣和短期興趣點,大大降低推薦準確度。
5.混合推薦。上述幾種方法的有機結合,實際的推薦系統中最常見的是基于協同過濾和基于內容的結合。
三、個性化推薦技術的新應用
一般情況下,網站針對已注冊用戶根據用戶信息或購買記錄進行推薦。同時,個性化推薦還應該考慮到匿名購買者,也就是購買者不需要注冊或者登錄也能使用個性化推薦功能。這類技術的實現要選擇合適的匿名用戶行為特征識別方法,如服務器端日志挖掘技術和客戶端信息采集技術等,從而實現對此類用戶的個性化推薦。
針對用戶存在多興趣或興趣發生轉移情況,一些網站提出了基于項目相似性的鄰居用戶協同推薦算法。該算法改進了傳統協同過濾算法,使之適合用戶多興趣下的個性化推薦。
個性化推薦最熱門應用就是將推薦和社會網絡結合起來,把社會網絡加入個性化推薦系統,借助顧客的朋友、家人的評分信息來進行推薦產品。它讓顧客的朋友和家人做“導購”,把他們買的而且評分較高產品推薦給顧客。
參考文獻:
[1]劉洋.面向電子商務網站的個性化推薦系統[J].中小企業管理與科技(上旬刊),2012(01).
個性化推薦系統范文第2篇
【摘要】隨著移動互聯網的發展，在移動網絡有效獲取信息將會變得愈發的困難。個性化推薦技術的提出與應用，使得傳統Internet上信息過載的局面得到了一定程度上的緩解。本文在現有的推薦算法的基礎之上提出了一種基于用戶分類與記錄可信度加權的協同過濾推薦算法。并使用J2ME技術設計了一個移動網絡個性化推薦原型系統。
【關鍵詞】個性化推薦；移動網絡；J2ME；協同過濾；記錄可信度
1.引言
近年來，隨著移動互聯網的迅速發展，特別是國內3G牌照發放后，移動互聯網用戶增長迅速。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《第30此中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2012年上半年中國互聯網電腦網民規模達到5.38億，而手機網民數量將達到3.88億。據DDCI互聯網數據中心預測，到2013年中國手機網民將達7.2億，首次超越電腦網民[1]。隨之而來的是移動互聯網上各類信息的爆炸式增長，使得人們通過移動網絡獲取信息更加方便的同時，也使得人們獲取有價值的信息愈發的困難。
為解決Internet上信息淹沒的現狀，個性化推薦技術得到了廣泛的應用。針對移動互聯網的特殊性，本文把傳統Internet上個性化推薦技術應用到移動互聯網上，提出了移動個性化推薦的離線解決方案，并且設計了基于J2ME的移動個性化推薦系統。
2.ATC與CF結合的推薦模型
2.1 相關技術概述
為解決文本分類中人為因素的影響，自動文本分類（Automatic Text Cat-egorization）技術得到了快速的發展與應用。目前比較常用的有KNN，樸素貝葉斯分類，SVM等分類方法。這些方法都是建立在統計學的基礎上，通過特征提取來標注文本文檔，建立文檔模型后不同的方法應用不同的分類器來進行文本分來處理。文本分類建立在大量文檔的基礎之上，從而消除了不同的人對文檔文類不同的分歧，使得分類過程不受人為因素的影響。
協同過濾（Collaborative Filt-ering，CF），又稱協作型過濾，是在信息過濾與信息發現領域非常受歡迎的技術。一個協作型過濾算法通常的做法是對一大群人進行搜索，從中找出與當前用戶喜好相同的一小群人，并且對這些人的偏好內容進行考察，將結果組合起來構造出一個經過排名的推薦列表[2]。協同過濾技術分為基于用戶相似性的協同過濾（User-based），基于推薦項目的協同過濾（Item-based）與基于模型的協同過濾（Model-based）三種基本方式。User-based協同過濾是發現相似用戶群體，根據相似用戶的瀏覽記錄來進行興趣發現并推薦給用戶；Item-based協同過濾計算推薦項目之間的相似性，把與用戶以前瀏覽的項目相似的項目推薦給用戶；Model-based協同過濾首先建立個性化推薦的數學模型，根據數學模型來計算推薦集。
本文主要應用樸素貝葉斯分類器與基于項目的協同過濾算法來構建移動網絡的個性化推薦系統。
2.2 個性化推薦模型
基于J2ME的移動網絡個性化信息推薦系統整體架構如圖1所示，系統模型基于C/S結構設計，客戶端采用J2ME技術實現手機客戶端信息瀏覽系統，服務器端采用Servlet實現。
由圖1可以看出推薦模型可以分為四個主要部分：
1）用戶信息采集分為顯性的信息采集與隱性信息采集方式。顯性的信息采集方式為在用戶的終端瀏覽界面設置信息反饋欄目，在該欄目中用戶可以設置自己的使用偏好信息；隱性的信息采集方式為根據用戶對信息的瀏覽時間，對信息是否保存，對信息是否轉發等情況對信息內容做出隱性的評價。本文使用5分制規則，對信息保存，轉發評分為5分，根據用戶對信息瀏覽時間的長短為信息設置1-5分的分值。
2）信息系統主要負責添加推薦信息，在此過程中使用樸素貝葉斯文本分類器對文本類別進行劃分。
3）個性化推薦引擎采用基于用戶背景信息分類與歷史記錄可信度加權的Item-Based協同過濾算法產生推薦信息集。
4）終端系統采用基于J2ME技術實現，提供信息瀏覽與用戶偏好采集功能等。
2.3 樸素貝葉斯文本分類
文本分類是將未知的文本類型劃分到規定好的類別中，從而降低人為因素的影響。樸素貝葉斯分類以古典數學理論為基礎，分類效率穩定，同時模型構建簡單，性能優越。因此本文選取樸素貝葉斯分類器作為文本分類的工具。
本文使用的基于樸素貝葉斯分類的文本分類過程如下：
（1）訓練文本的向量空間表示
生成向量空間模型的步驟有文本分詞處理，除去停用詞，特征選擇等。經過各個階段，最終將確定一組特征詞作為特征詞空間W={w1，w2，w3，…，wm}，w表示特征詞。將文本映射到該組特征詞空間，使文本的表示形如T（A）={pA1，pA2，pA3，…，pAm}，pAi為文檔頻率法表示詞wi在文檔A上的權重。pAi還可以通過信息增益法，開方擬合檢驗等其他方法表示[3]。
（2）計算每個特征詞所屬類別的概概率分布
計算每個特征詞屬于每個類別的概率，具體計算方法：分別計算每類文件的質心，并計算出每個詞能夠代表每個類別的概率，最終形成如表1所示的特征詞-文本類別對應矩陣。關于文件集質心的計算可以參考文獻[4][5]。
（3）向量空間模型的形成
根據已選定的特征詞空間，將待分類文本映射到特征詞空間中，使其表示為向量空間形式：T（X）={pX1，pX2，pX3…pXm}。
（4）根據特征詞的概率分布情況，計算待分類文本所屬類別的概率
確定待分類文本T（X）屬于分類Ck（Ck∈{C1，C2，C3…Cn}）的概率R（k），R（k）的計算方法如公式1所示。
（公式1）
（5）確定待分類文本的類別
按（4）中所提計算公式分別計算待分類文本屬于每個類別的概率R（k），具有最大值R（k）的類別即為該待分類文本的最終分類。
個性化推薦系統范文第3篇
【關鍵詞】電子商務 專家系統 電子商務個性化推薦技術
電子商務個性化推薦技術是指在電子商務網站在客戶進行電子商務交易的過程中，根據用戶的個性化完成對用戶產品的推薦工作，通過對其網站系統內部超多的數據挖掘來有效的匹配到客戶心目中的理想產品類型，為客戶提供符合其個性化要求的產品購買信息以及相關服務功能。事實上，隨著電子商務行業的不斷進步以及發展，電子商務個性化推薦技術已經形成了專業成熟的電子商務個性化推薦系統，在電子商務網站的運營過程為客戶的購買行為提供者非常重要和直觀的技術支撐，保證客戶個性化要求的滿足。而在電子商務個性化推薦技術的組成結構中添加相應的專家系統模式，能夠更加有效的分析出客戶在電子商務購買行為中的購買需求、購買期望、購買目的，更好的幫助電子商務個性化推薦系統完成對不同客戶的定位和識別，促進客戶完成交易過程。
1 專家系統的主要內容
專家系統指的是一種專用的智能計算機程序系統，其內部含有大量的某一領域的專家水平的知識與經驗，能夠通過對這種經驗的分析和應用有效的解決這一領域中出現的諸多問題。事實上，專家系統的組成結構與電子商務個性化推薦系統的組成結構是較為相似的，其二者都共同存在輸入模塊、數據收集以及分析處理模塊和最終的輸出模塊等等，在電子商務個性化推薦系統中添加關于專家系統的智能程序，能夠有效的提升電子商務個性化推薦系統中的智能型，使其能夠更加充分的面對客戶在電子商務交易行為中的種種決策并提供相應的信息幫助。
2 基于專家系統的電子商務個性化推薦系統的主要組成
正如上文所述，專家系統的強大之處在于其可以利用某一領域的專家知識，模擬專家決策時候的決策方式以及相應的推理和判斷方式來解決某一領域中出現的諸多問題。在電子商務個性化推薦系統中應用專家系統這一程序，首先應該確定專家系統的主要領域以及相關的信息知識內容。具體來講，電子商務個性化推薦系統中專家系統應該包含的領域和知識內容應該包括消費領域以及心理領域等等，其具體的知識內容應該包括電子商務客戶的行為需求特征分析、電子商務客戶的行為適宜行為需求特征分析、電子商務客戶的決策行為需求特征分析等等，而專家系統在電子商務個性化推薦系統中的主要應用流程應該包括消費者描述自身的需求、專家系統分析適合消費者的需求、專家系統提取相應的產品信息滿足消費者的需求以及專家系統在最后的過程中對于產品的優點介紹和競爭優勢介紹等等，為消費者的最終決策提供信息幫助。
根據上述分析，基于專家系統的電子商務個性化推薦系統的主要結構應該包含專家系統的核心規則數據庫（靜態數據庫）和電子商務網站的商品數據庫以及客戶數據庫（動態數據庫），同時使用咨詢子系統、規則子系統以及結果子系統來實現專家系統核心規則數據庫以及電子商務網站動態數據庫之間的有效銜接和運用。
2.1 專家系統核心規則數據庫
邏輯上個性化推薦系統的靜態數據庫可以使用專家系統的核心規則數據庫作為程序建立的核心內容，用來存放專家系統運行的領域知識結構以及內容，并設置相應的輔助參數保證專家系統核心規則數據庫的良好運行。
2.1.1 規則特性
每一個規則包括四個特性，例如PREMISE規則的前提部分、ACTION規則的操作部分等等，同時注意CATEGORY規則按照上下文分類，每條規則只能用于某幾個上下文，以便調用；
2.1.2 設置參數
每個設置參數應該各自存儲一組屬性，用來咨詢以及程序調用，同時規定好每一個參數的參數組名稱、參數取值范圍、參數的類型結構。
2.2 動態數據庫
電子商務網站的用戶數據庫以及產品數據庫都隸屬于動態數據庫的存儲范圍，每一次客戶登錄或者登出的過程中，電子商務網站的動態數據庫都會隨之實時更新一次，添加相應的動態數據內容。動態數據庫對數據的主要存儲方式是根據相關對象、相關對象的具體屬性以及相關對象的具體參數數值（對象可信度、對象參數、對象跟蹤次數）來確定對該對象的信息存儲、追蹤和使用過程。
2.2.1 電子商務用戶數據庫
電子商務用戶數據庫的存儲信息主要是商務網站瀏覽和登錄登出過程中各個用戶的主要信息，包括用戶的性別、年齡、職位、愛好、收藏、收入、購物經歷以及其他相關信息等等。
2.2.2 電子商務商品數據庫
電子商務商品數據庫的存儲信息主要是諸多網站商戶的產品細細，包括產品的名稱、品牌、價格、尺寸、重量、功能、材料、生產日期、保質期、售后服務以及其他相關的產品信息等等。
2.3 資訊子系統
資訊子系統的主要功能是根據客戶在電子商務網站上的登錄、訪問、收藏、購物等一系列信息對網站的客戶數據庫提供對客戶的定位信息，更好的做好客戶個性化產品的推薦工作，同時有效的滿足客戶產品咨詢的功能。
2.4 規則子系統
規則子系統的主要功能是專家系統的核心規則內容，專家智能系統能夠憑借自身的核心規則以及規則子系統的有效連接來實現客戶的產品推薦工作。
2.5 結果子系統
結果子系統的主要功能是記錄客戶瀏覽、咨詢以及最終購買的過程，為客戶的可信度數值提供相應的資訊信息，并記錄下客戶本次的操作內容，為客戶的下次購買提供信息支持。
3 結語
綜上所述，本文對基于專家系統的電子商務個性化推薦系統的主要組成結構以及相關功能進行了分析，電子商務網站在應用專家系統的過程中仍然需要注意對專家系統智能模塊以及網站個性化推薦模塊兩者之間的有效連接和應用，使專家系統能夠有效的融入在電子商務個性化推薦系統中并發揮功用。
參考文獻
[1]馬麗.電子商務個性化推薦技術分析及比較[J].計算機系統應用.
個性化推薦系統范文第4篇
[關鍵詞] 電子商務 體育營銷 個性化推薦系統
近年來，電子商務的快速發展極大地改變了傳統的貿易模式，為企業和消費者提供了一個相互交流的便捷平臺。本文旨在提出一個適合于體育營銷的個性化推薦模式，以期使電子商務能廣泛、高效地為發展體育事業服務。
一、國內電子商務個性化推薦系統的現狀
目前個性化推薦已開始在國內電子商務領域初現端倪，PC零售業的巨頭――Dell公司正是通過提供個性化推薦在電子商務活動中獲得了巨大的成功。然而，在電子商務推薦系統的應用方面，國內電子商務網站與國外網站相比差距還較大，主要表現在：
1.缺乏個性化的推薦： 由于很多推薦籠統地粗放地面向所有用戶，而非個性化的推薦，其結果與每一用戶的特殊興趣并不相符合，這是我國電子商務推薦系統最主要的缺陷。
2.推薦的自動化程度低： 大多數的推薦功能都需要用戶經過一段時間與計算機進行交互，輸入自己感興趣的信息，然后才能得到結果。并且，系統不能保存用戶每次輸入的信息。總體來說，所有的推薦策略都基本上停留在查找這一層次上，不能實現自動推薦。
3.推薦的持久性程度低： 目前大多數的推薦策略都是建立在當前用戶會話的基礎上，不能利用用戶以前的會話信息，因而推薦的持久性程度非常低。這也是國內推薦系統的不足之處。
4.推薦策略單一： 大多數推薦系統所用的推薦策略基本上就是分類瀏覽和基于內容的檢索，缺乏多種推薦策略的結合使用，尤其缺少個性化與非個性化推薦策略的混合使用。
產生以上問題的主要原因，首先是消費者對電子商務不信任的社會心理還比較普遍，不愿提供真實的個人信息。其次，是現實生活中電子商務個性化推薦不到位，管理制度不完善，無法達到消費者要求的水平，建立提供電子商務個性化推薦的網絡系統的技術也欠發達。
二、電子商務個性化推薦系統及其分類
電子商務個性化推薦系統（Personalized Recommendation Systems for E -Commerce）的正式定義由Resnick & Varian在1997年給出：“電子商務個性化推薦系統是利用電子商務網站向用戶提品信息和相關建議，幫助用戶決定購買什么產品，通過模擬銷售人員幫助用戶完成購物過程的系統”。這個定義現在已被廣泛引用，推薦系統的使用者是用戶（電子商務活動中的用戶）（user），推薦的對象是項目（item）。項目是推薦系統提供給用戶的產品或推薦，也即最終的推薦內容。
根據推薦對象的特點，目前存在的推薦系統可以大致分為兩類：一類是以網頁為主要推薦對象的推薦系統，它主要采用Web數據挖掘，尤其是使用Web日志挖掘的方法來分析用戶的興趣，向用戶推薦符合其興趣愛好的網頁鏈接。另一類推薦系統的推薦對象主要是產品，這種系統主要在電子商務網絡購物環境中使用，幫助用戶找出他真正想要的產品。
三、電子商務個性化推薦系統模塊
1.輸入模塊（Input）：主要負責對用戶信息的收集和更新。輸入來源按時間劃分，可分為用戶當前行為輸入和用戶訪問過程中的歷史行為輸入；也可以分為個人輸入和群體輸入兩部分。輸入形式主要包括：用戶注冊信息輸入、隱式瀏覽輸入、關鍵字輸入、編輯推薦輸入、用戶購買歷史輸入等等。
2.推薦方法模塊（Recommendation method）是整個推薦系統的核心部分，它直接決定著推薦系統的性能優劣。推薦方法模塊是以推薦技術和推薦算法為技術支撐。
3.輸出模塊（Output）負責將推薦結果輸出給用戶。輸出形式主要包括相關產品輸出、個體評分輸出、相關推薦輸出等。
四、電子商務個性化推薦系統的體系結構
與傳統的網站系統相比，個性化的電子商務系統有一個很大不同之處：個性化的電子商務網站一般都沒有靜態頁面，這是由HTTP協議的“無狀態性”所決定的。瀏覽器與Web推薦器之間的一個交互過程如圖1所示。
從上圖可見，客戶機瀏覽器與Web推薦器之間采用TCP連接，并且該連接狀態在此次連接過程中尚能保持。但是，Web推薦器在發送給客戶機應答信息后，便“遺忘”了此次交互，無論Web推薦器和客戶端瀏覽器都不會記憶上一次連接的狀態。目前，解決這個問題的方法一般有兩種：
1.使用Cookie。Cookie是存儲在Web客戶端機器上的一個小文本文件。Web推薦器端的處理程序可以創建一個Cookie，然后讓推薦器把該信息發送給客戶端的瀏覽器。瀏覽器收到信息后即把數據存儲在客戶端的硬盤上。以后，當該客戶再次訪問該站點時，推薦器的處理程序向客戶機的瀏覽器請求該Cookie。 通過Cookie，可以使推薦器端的處理程序具有交互性。
2.采用全動態的頁面。“全動態”是指在獲取用戶的身份信息后，在用戶訪問的每一個頁面中都寫入系統分配給顧客的一個唯一標識，當用戶向推薦器提交推薦請求時，這個標識也一起傳送到了推薦器。這樣，推薦器端的處理程序可以從這個標識中獲取用戶的身份信息。采用這種方式，不同的用戶擁有不同的標識，不同的顧客也就有了一套不同的頁面。這些頁面只可能通過處理程序來動態生成。
因此，一個個性化的電子商務系統一般是沒有靜態頁面的。綜上所述，一個個性化電子商務網站的基本結構如圖2所示。
五、個性化處理單元的設計
1.個性化處理部分：這是個性化處理單元中一個很重要的部分，它與接口部分協作，完成了個性化網頁的生成工作。個性化處理部分一個大致的工作流程如下：(1)確認用戶身份，以便對不同的用戶提供不同的推薦。如果由于輸入錯誤或其他一些原因，用戶可能無法通過身份認證，對此系統可以有不同的處理方式。(2)獲取用戶配置信息。用戶在通過認證后，系統將從后臺數據庫中獲得用戶配置信息，如用戶的興趣、愛好等等。根據系統的不同，需要的用戶配置信息也會有所不同。(3)生成動態頁面。匹配中心根據用戶的配置信息，與相應的數據庫進行交互，動態生成頁面。 最后通過連接管理模塊將結果頁面發送給Web推薦器，最終由推薦器將頁面返回給發送請求的用戶。
2.管理部分;其工作是在后臺管理整個系統的運行，對于一個個性化系統來說，管理部分還有一些特殊的地方:(1)管理工作的內容比較繁雜。管理工作有的是直接為訪問網站的用戶推薦的，有的是為網站后臺應用服務的。(2)進行管理工作的人員也比較復雜。在一個個性化的系統中,高級決策人員、銷售人員、網頁維護人員等都可以進行相應的管理工作。正因為如此,管理部分成為個性化系統中一個不可缺少的部分。管理部分共有內容管理模塊、規則管理模塊、后臺管理模塊三大塊,每個模塊的功能都不相同。
3.接口部分：這一部分包括接入管理模塊和數據庫接口兩部分。個性化處理單元處于Web推薦器與后臺數據庫之間，它通過接口部分與Web推薦器和數據庫連接。因此，接口部分在 Web推薦器、個性化處理單元和數據庫間起到了一個“橋梁”的作用。(1)接入管理模塊。接入管理模塊的主要功能是接收Web推薦器發送的請求信息，并將產生的結果頁面返回Web推薦器。根據Web推薦器中HTP網關的不同，接入管理模塊可以是一個外部的應用程序，或者是一個連接入推薦器的模塊。(2)數據庫接口。數據庫的接口大致可以分為兩類：通用接口和專用接口。通用接口，如ODBC， JDBC等，可以連接到多種數據庫。專用接口只能對應于某種專用的數據庫。但通用接口在速度方面不如專用接口。根據網站規模的不同、經營項目的不同、硬件設備的不同，庫接口都會有所不同，這需要具體問題具體分析。
六、結束語
電子商務網站為終端客戶和分銷商等商業個體提供商業信息交流的平臺，如何對系統留下的大量冗余的商業數據再利用是一個具有挑戰性的問題。隨著數據挖掘技術的成熟，尤其是Web挖掘技術的產生，如何提供電子商務網站個性化推薦越來越受企業關注，也是保障企業生存發展的重要因素之一。
參考文獻:
[1]余力:電子商務個性化――理論、方法與應用.清華大學出版社,(2006）
個性化推薦系統范文第5篇
【關鍵詞】多Agent；電子市場；個性化推薦系統；用戶行為
隨著互聯網的普及應用，線上購物優點的突顯，其已逐漸成為一種普遍的購物方式，各電商網站為了吸引更多的用戶，通常致力于各種推薦策略促銷手段的應用，如何根據用戶行為，挖掘用戶特點實施潛在的、有效的個性化推薦成為了電子市場的熱點研究問題。本文引入多Agent技術，利用其自下而上的建模方法，結合動態情境進行用戶進行數據分析，通過模型顯現分析和預測用戶行為特性，構建以商品為推薦對象的個性化推薦系統，為用戶推薦符合興趣愛好的商品。
1 多Agent技術
1.1 Agent技術概念及特征
Agent技術源于人工智能領域，指具有目標驅動能力、自制能力及智能，能夠通過各種學習、推理等方法感知和適應復雜的動態環境，并能夠主動最親目標的能動實體[1]。具有一定程度的擬人性，中文可譯為智能體，具有一定“擬人”屬性，能夠代替或協助人完成一定的工作，因而采用Agent技術構建個性化電子市場推薦系統具有一定的可行性和先進性。
Agent具有如下特征[2]：
智能性：具有推理能力，能有針對性地分析解決問題，提供準確信息，進行復雜任務的分解、分析、預測用戶意圖。
社會性：通過通信語言與Multi-Agent進行交互，協調任務、消解矛盾，通過與其他 Agent 協同工作執行和完成獨自無法解決的復雜工作。
反應性：自主感知外部環境，并作出及時的反應。
自適應性：根據計算環境，針對不同系統終端，自動采取行為，進行自主學習，自動識記用戶信息，進行自主決策，將用戶興趣、愛好、習慣等情境信息進行主動存儲，建立用戶日志，提供主動服務。
能動性：無需外界操作控制自主運行控制自身行為及內部狀態。
1.2 多Agent系統
Agent的社會性特征，采用多Agent進行系統架構，通過對單個Agent系統的優化組合，多Agent系統能夠實現系統目標、資源的合理統籌，能夠最大限度的實現不同的目標[3]。同時，由于單個Agent系統具有一定的獨特性，自治性，將多個Agent進行協同工作時，能夠構成多個節點，在獨立工作的同時又形成求解網絡，較大程度的提高了系統的工作效率，因此，多Agent信息推薦系統對于個性化信息推薦具有極大的優勢。
2 基于用戶行為的multi-Agent電子市場個性化推薦系統的整體架構
本文提出了基于用戶行為的multi-Agent電子市場個性化推薦系統（multi-Agent E-Commerce personalized recommendation system based on user behavior，MACPRSUB）。電子市場交易活動，受當前情境影響，如消費者用戶個性特征（年齡，收入，偏好等）、網絡狀態、購買經歷、市場服務等內外部情境。MACPRSUB的主要功能為，通過分析用戶行為，購買經歷，建立用戶日志，分析用戶興趣，行為偏好，建立用戶模型，進而進行商品服務推薦，刺激和幫助用戶做出購買決策實施購買行為。由于用戶在購買決策的過程中會處于動態情境中，發生不斷的變化，因此本文基于Agent的特征構建了如下圖所示的多Agent共同協作的動態MACPRSUB推薦系統，結構如圖1所示。
每位進入電子市場的線上購物用戶都會獲得一個用戶Agent，監聽用戶行為，反饋給相關聯的終端Agent，由終端Agent建立用戶日志，進行基于行為的用戶偏好建模，進行用戶細分。輔助Agent在推薦系統中與用戶及電子市場MACPRSUB推薦系統數據庫相互關聯，互相提供信息，用戶通過輔助Agent獲得市場信息進行搜索等操作，電子市場通過輔助Agent獲得用戶信息，決定和改善推薦策略。
圖1 MACPRSUB推薦系統整體架構
下面對MACPRSUB推薦系統中的各Agent的功能進行具體的描述。
2.1 用戶Agent
用戶Agent主要有兩個任務，一個是通過終端Agent獲取商品信息，終端Agent提供搜索功能；例外一個是向終端Agent傳遞用戶信息，便于終端Agent分析和建立用戶日志，進行偏好建模，進而決定和改善推薦策略。
用戶Agent由連接參數（Connection Parameters，CPS）和用戶配置文件組成（User Configuration File，UFC）組成。鏈接參數里面主要由用戶終端Agent數量構成，每個用戶根據其訪問記錄配置N不同的終端；用戶電子市場會話行為數據記錄在用戶配置文件中，主要根據用戶訪問的不同終端及節點，以及訪問的商品內容，記錄和分析用戶的情景偏好興趣度（SIW）。
2.2 終端Agent
終端Agent用于鏈接用戶Agent和輔助Agent，進而與MACPRSUB推薦系統建立關聯。終端Agent通過輔助Agent向用戶Agent傳遞電子市場的商品信息，通過與用戶Agent的關聯建立用戶日志，分析用戶偏好，建立用戶模型，進而進行用戶細分，同時可以對用戶進行智能跟蹤計算，通過輔助Agent，向推薦系統提出改善和決策建議。
終端Agent由用戶配置文件和終端配置文件組成。當用戶在某一終端進行電子市場會話時，對商品C進行相關操作時，其歷史用戶文件會自動進行匹配及更新操作，由此建立和更新用戶配置文件。用戶在進行的與商品C相關的電子市場行為耗時t越長，表明其對商品C的興趣度IW越高。
2.3 電子市場數據庫和輔助Agent
電子市場數據庫包含所有在線商品及商鋪列表，與輔助Agent共同生成商品（商鋪）列表，輔助Agent主要包含商品商鋪列表、全局配置文件集，配置文件接收映射器。當用戶u在終端t進行電子市場商務會話時，與之相關聯的終端（tagent）會將終端配置文件傳輸給市場Agent，根據用戶細分，將分配一個輔助Agent與之相關聯。在基于內容的推薦過程中，輔助Agent與電子市場數據庫相結合創建一個符合當前用戶u的商品商鋪列表CSL，并記錄在用戶配置文件UFC中，同時傳送給輔助Agent，進而根據用戶偏好系數IW將商品商鋪列表進行降序排列。在協同過濾推薦過程中，為了與使用相同終端t的用戶相比較，輔助Agent會將用戶u的商品列表與用戶m的商品列表相比較生成新的商品列表CSLi，并將其歸屬于與用戶u具有最小差異性的n個用戶的訪問列表。
3 實驗與結果
本系統檢測以Repast[4]的多Agent系統為仿真平臺，采用JAVA編程語言，在實驗過程中設置生成100個用戶，并邀請了不同結構層次的用戶參與了該推薦系統的電子市場對話行為，進行了數據記錄，建立用戶元組（Ca，Cb，t，r），用戶電子市場會話軌跡從商品Ca到商品Cb，在各個頁面的停留時間t，及對商品的評分r，并創建用戶的初始配置文件UCF。每個用戶根據分配的元組生成一個商品推薦列表L（n），并驗證Ca是否在列表中，結果保存為值？資唬
？資=0，b？埸L（n）1，b∈L（n）
表2 推薦系統前后購買率
上表展示了不同結構層次下三種情況下S1、S2、S3的實驗結果，從表中可以清楚的了解到MACPRSUB具有較為優秀的推薦性能，能夠最大程度的促成用戶的電子市場購買行為。
多Agent電子市場MACPRSUB推薦系統，根據用戶的不同情境，如使用的不同終端設備接入電子市場，系統會根據用戶歷史配置文件進行自適應推薦，并同時進行更新，并根據用戶的歷史日志自計算預測用戶的當前及外來會話走向，發送推薦預約。但是本系統還可以進行更為深入的優化，如根據情境定義用戶聚類問題，稀疏數據的準確推薦問題，用戶配置文件的自更新計算問題。
【參考文獻】
[1]危世民，戴牡紅.多Agent協同的電子商務推薦系統模型[J].計算機應用，2014，34（4）：1118-1121.
[2]閆燕，王鎖柱.基于多Agent的電子商務個性化推薦系統模型研究[J].情報雜志，2007，5：59-61.
