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[摘要]分析了電子商務個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的主要問題,提出了一種采用“企業(yè)對個人”運營模式的個性化體育營銷推薦系統(tǒng),給出了該系統(tǒng)的模塊、體系結構及實現(xiàn)策略,為企業(yè)實施體育產(chǎn)品營銷提供借鑒和指導。
[關鍵詞]電子商務體育營銷個性化推薦系統(tǒng)
近年來,電子商務的快速發(fā)展極大地改變了傳統(tǒng)的貿(mào)易模式,為企業(yè)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(fā)展體育事業(yè)服務。
一、國內(nèi)電子商務個性化推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀
目前個性化推薦已開始在國內(nèi)電子商務領域初現(xiàn)端倪,PC零售業(yè)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(tǒng)的應用方面,國內(nèi)電子商務網(wǎng)站與國外網(wǎng)站相比差距還較大,主要表現(xiàn)在:
1.缺乏個性化的推薦:由于很多推薦籠統(tǒng)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(tǒng)最主要的缺陷。
2.推薦的自動化程度低:大多數(shù)的推薦功能都需要用戶經(jīng)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(tǒng)不能保存用戶每次輸入的信息??傮w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(xiàn)自動推薦。
3.推薦的持久性程度低:目前大多數(shù)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(nèi)推薦系統(tǒng)的不足之處。
4.推薦策略單一:大多數(shù)推薦系統(tǒng)所用的推薦策略基本上就是分類瀏覽和基于內(nèi)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(chǎn)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(xiàn)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(wǎng)絡系統(tǒng)的技術也欠發(fā)達。
二、電子商務個性化推薦系統(tǒng)及其分類
電子商務個性化推薦系統(tǒng)(PersonalizedRecommendationSystemsforE-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(tǒng)是利用電子商務網(wǎng)站向用戶提供產(chǎn)品信息和相關建議,幫助用戶決定購買什么產(chǎn)品,通過模擬銷售人員幫助用戶完成購物過程的系統(tǒng)”。這個定義現(xiàn)在已被廣泛引用,推薦系統(tǒng)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(tǒng)提供給用戶的產(chǎn)品或推薦,也即最終的推薦內(nèi)容。
根據(jù)推薦對象的特點,目前存在的推薦系統(tǒng)可以大致分為兩類:一類是以網(wǎng)頁為主要推薦對象的推薦系統(tǒng),它主要采用Web數(shù)據(jù)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(wǎng)頁鏈接。另一類推薦系統(tǒng)的推薦對象主要是產(chǎn)品,這種系統(tǒng)主要在電子商務網(wǎng)絡購物環(huán)境中使用,幫助用戶找出他真正想要的產(chǎn)品。
三、電子商務個性化推薦系統(tǒng)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(Recommendationmethod)是整個推薦系統(tǒng)的核心部分,它直接決定著推薦系統(tǒng)的性能優(yōu)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(chǎn)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(tǒng)的體系結構
與傳統(tǒng)的網(wǎng)站系統(tǒng)相比,個性化的電子商務系統(tǒng)有一個很大不同之處:個性化的電子商務網(wǎng)站一般都沒有靜態(tài)頁面,這是由HTTP協(xié)議的“無狀態(tài)性”所決定的。瀏覽器與Web推薦器之間的一個交互過程
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(tài)在此次連接過程中尚能保持。但是,Web推薦器在發(fā)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(tài)。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(chuàng)建一個Cookie,然后讓推薦器把該信息發(fā)送給客戶端的瀏覽器。瀏覽器收到信息后即把數(shù)據(jù)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(tài)的頁面?!叭珓討B(tài)”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(tǒng)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(tài)生成。
因此,一個個性化的電子商務系統(tǒng)一般是沒有靜態(tài)頁面的。綜上所述,一個個性化電子商務網(wǎng)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(xié)作,完成了個性化網(wǎng)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(tǒng)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(tǒng)將從后臺數(shù)據(jù)庫中獲得用戶配置信息,如用戶的興趣、愛好等等。根據(jù)系統(tǒng)的不同,需要的用戶配置信息也會有所不同。(3)生成動態(tài)頁面。匹配中心根據(jù)用戶的配置信息,與相應的數(shù)據(jù)庫進行交互,動態(tài)生成頁面。最后通過連接管理模塊將結果頁面發(fā)送給Web推薦器,最終由推薦器將頁面返回給發(fā)送請求的用戶。
2.管理部分;其工作是在后臺管理整個系統(tǒng)的運行,對于一個個性化系統(tǒng)來說,管理部分還有一些特殊的地方:(1)管理工作的內(nèi)容比較繁雜。管理工作有的是直接為訪問網(wǎng)站的用戶推薦的,有的是為網(wǎng)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(tǒng)中,高級決策人員、銷售人員、網(wǎng)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(tǒng)中一個不可缺少的部分。管理部分共有內(nèi)容管理模塊、規(guī)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(shù)據(jù)庫接口兩部分。個性化處理單元處于Web推薦器與后臺數(shù)據(jù)庫之間,它通過接口部分與Web推薦器和數(shù)據(jù)庫連接。因此,接口部分在Web推薦器、個性化處理單元和數(shù)據(jù)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(fā)送的請求信息,并將產(chǎn)生的結果頁面返回Web推薦器。根據(jù)Web推薦器中HTP網(wǎng)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(shù)據(jù)庫接口。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫。專用接口只能對應于某種專用的數(shù)據(jù)庫。但通用接口在速度方面不如專用接口。根據(jù)網(wǎng)站規(guī)模的不同、經(jīng)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(wǎng)站為終端客戶和分銷商等商業(yè)個體提供商業(yè)信息交流的平臺,如何對系統(tǒng)留下的大量冗余的商業(yè)數(shù)據(jù)再利用是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的成熟,尤其是Web挖掘技術的產(chǎn)生,如何提供電子商務網(wǎng)站個性化推薦越來越受企業(yè)關注,也是保障企業(yè)生存發(fā)展的重要因素之一。
參考文獻:
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