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电子商务推荐系统介绍 提纲 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统技术介绍 基于关联规则的推荐算法 基于最近邻居的协同过滤算法 基于项目的协同过滤算法 电子商务推荐系统简介 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 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统的作用： 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-Sell) 提高客户对电子商务网站的忠诚度(Building Loyalty) 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统的界面表现形式分类： Browsing：客户提出对特定商品的查询要求，推荐系统根据查询要求返回高质量的推荐 Similar Item：推荐系统根据客户购物篮中的商品和客户可能感兴趣的商品推荐类似的商品 Email：推荐系统通过电子邮件的方式通知客户可能感兴趣的商品信息 Text Comments：推荐系统向客户提供其他客户对相应产品的评论信息 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统的界面表现形式分类(续)： Average Rating：推荐系统向客户提供其他客户对相应产品的等级评价 Top-N：推荐系统根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N件产品 Ordered Search Results：推荐系统列出所有的搜索结果，并将搜索结果按照客户的兴趣降序排列 电子商务推荐系统简介 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 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统的输入(续)： 社团输入(Community Inputs) 项目属性(Item Attribute)：社团对商品风格和类别的集体评判 社团购买历史(Community Purchase History)：社团过去的购买纪录 文本评价(Text Comments)：其他客户对商品的文本评价，计算机并不知道评价是好是坏 评分(Rating)：其他客户对商品的评分，计算机可以对评分进行处理 电子商务推荐系统简介 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 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 电子商务推荐系统简介 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：，又称协同过滤，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 (自动，持久) 电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统研究热点与方向： 对当前的电子商务推荐系统进行改进，以使得推荐系统能产生更加