个性化推荐系统的文献综述

1、个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究一、引言随着In ternet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用 户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网 络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在 为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大 量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一.推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户 不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘

2、用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。 在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概 述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带 来的价值。二、个性化推荐系统概述个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴 趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个 性化

3、需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和 购买记录，推测客户将来可能的购买行为。1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstro ng等人在美国人工智能协 会首次提出了个性化导航系统 Web-Watche，斯坦福大学的 Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的Henry Liberman在国际人工智能联合大会(IJCAI)上提出了个性化导航智能体 Letizia。这三个系统被公认为是个性化服务发展初期最近经典的系统，标志着个 性化推荐服务的开始。2000年，我国正式开始了个性化推荐的研究

4、，清华大学的陆海明等提出了 基于Age nt多混合智能实现个性化推荐；2001年清华大学的冯翱等人提出了基 于Age nt的个性化信息过滤系统 Ope n Bookmark；南京大学的潘金贵等人设计并 实现了个性化信息搜集智能体DOLTRL-Agent。近几年来，个性化信息推荐服务 逐渐从理论走向实践，从探索走向完善，逐步成为商业界的焦点。三、常用的个性化推荐系统算法分析下面对常用的个性化推荐系统的算法进行简要的分析。根据算法的不同，当 前已有的个性化推荐系统大致可以分为以下几类：基于规则( Rule-based的推 荐系统；基于内容(Content-based的推荐系统；协同过滤(Colla

5、borative filtering) 系统；基于用户-产品二部图网络结构(Network-based)的推荐系统；以及混合 式(Hybrid)推荐系统。1、基于规则(Rule-based)的推荐系统关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支。对于基于关联规则的推荐算 法来说，其作用机理就是：首先统计得到挖掘出的规则前件， 然后针对目标客户 的历史购买行为，向顾客推荐规则后件。该算法的优点是容易理解，研究基础广泛且成熟，支持其实现的软件丰富， 有较好的实践条件；缺点是随着事务的增多，规则的发现将非常耗时，并且规则 难以解释。2、基于内容(Content-based)的推荐系统基于内容的推荐起源于

6、信息检索领域，它利用资源和用户兴趣的相似性来过 滤信息。首先分析项目的内容，根据用户评价过的项目建立用户的兴趣模型，即用户描述文件。根据用户描述文件的不同又可以分为基于向量空间模型的推荐、 基于关键词分类的推荐、基于领域分类的推荐和基于潜在语义索引的推荐。基于内容的算法的优点是直接、简单，推荐结果易于解释。但也存在一定的 局限：首先，特征提取能力有限，它仅适用于产品特征容易抽取的领域，当项目 特征很难被一组关键词来清晰描述时，基于内容的推荐算法就显得苍白无力了。 其次，推荐范围狭窄，这种算法只能推荐与用户已有偏好或购买记录相似的项目， 不能为用户发现新的感兴趣项目。3、协同过滤（Collabo

7、rative filtering ）系统协同过滤是目前应用研究的最为广泛最成熟的个性化推荐技术。主要分为基于用户的协同过滤系统和基于项目的协同过滤系统。其核心思想是：首先，基于系统中已有评分数据，计算给定用户（或项目）之间的相似性；然后根据计算得 到的相似性，寻找目标用户（或项目）的最近邻居集合；最后使用最近邻居集合 中的用户（或项目）的评分情况来预测目标用户对目标项目的评分值。协同过滤的推荐系统主要优点有：（1）对内容信息不易抽取的项目能产生完 全自动化的推荐；（2）能根据项目的质量和用户的品味产生推荐；（3）能为用户 发现新的兴趣。当然，协同过滤推荐系统也存在一些弊端：（1）数据稀疏性问题

8、， 这也是协同过滤系统目前存在的最普遍的问题， 大多数用户只是对一小部分项目 进行了评分，原始的用户-评分矩阵非常稀疏，因此找到真正相似的用户是很难 的，系统使用初期这个问题更加突出；（2）冷启动问题，当一个新项目刚加入系 统的时候，由于没有任何用户对它进行过评分，该项目便无法得到推荐。同样， 当一个用户刚加入系统时，系统也就无法从用户身上获取任何相关的评分信息， 从而无法向该用户进行准确的推荐。（3）同一性问题，对于名称不同本质相同的 项目，协同过滤无法发现潜在的联系；（4）扩展性问题，随着系统中项目和用户 数量的增多数据库将变得非常庞大，为用户产生推荐的精度和实时性都因此而降 低。4、基于

9、用户-产品二部图网络结构（Network-based）的推荐系 统基于网络结构的推荐算法不考虑用户和产品的内容特征，而仅仅把它们看成抽象的节点，所有算法利用的信息都藏在用户和产品的选择关系之中.分别利用用户一产品用二部分图建立用户一产品关联关系，并据此就提出了基于网络结构的推荐算法。其中，提出了一种全新的基予资源分配的算法， 通过在协同过滤算 法中引入二部分图上的扩散动力学，部分解决了数据稀疏性的问题，进一步地， 对两个实际推荐系统的用户一产品二部图进行了分析，发现这两个实证系统具有 比随机图更大的平均距离和集聚系数。5、混合式（Hybrid ）推荐系统基于规则的、基于内容的以及协同过滤的推荐

10、算法由于自身的特点，在实际应用中都存在一些缺陷，因此就提出了把多种不同算法结合起来形成混合算法的 解决方案。四、个性化推荐系统对电子商务网站的意义个性化推荐系统作为一种电子商务服务，是网络营销的重要手段。据VentureBeat统计，Amazon的推荐系统为其提供了 35%的商品销售额。个性化推 荐系统能够有效地留住顾客、防止顾客流失，提高销售额，因此受到越来越多的 关注。综合来看，个性化推荐系统对电子商务网站的意义， 主要可以概括为以下 几点：1、把网站浏览者转变为购买者有些用户浏览网站并非有有购买目的，如果网站通过个性化推荐系统对其进 行推荐，有可能使顾客形成购物冲动，从而促进销售。根据日

11、本NTT、三菱综合研究所、法政大学经营学部小川孔辅研究室所共同进行的网络购物意见调查发 现,如果有使用经验的消费者发表推荐信息，将会使其它消费者的购买欲望增加。2、提高电子商务网站的交叉销售能力个性化推荐系统可以发现顾客所购买商品之间存在的内在关联，网站可以根据推荐算法的输出结果，对相关商品进行组合推荐、捆绑销售等，从而促进销售。3、提高顾客对电子商务网站的忠诚度个性化推荐系统可以让顾客受困于海量的信息当中， 因此适当的使用个性化推荐系统对顾客进行商品信息推送可以提高顾客的购物舒适度和满意度，从而提高顾客的忠诚度。4、优化电子商务网站根据Web日志数据分析用户的行为模式，推荐超连接列表，或者动

12、态地生 成可能的网页超链接。尽可能迎合每个用户的浏览兴趣并且不断调整网站链接结 构适应用户浏览兴趣的变化，使每个用户在浏览网站时都有该网站的唯一用户的 感觉。五、结语网络交易量不断增长的时代，已经出现了很多实用的个性化推荐系统。它能 够利用顾客期望的产品单、购物车、顾客提交的评价以及购买记录等，为顾客推 荐适合的产品，提供多项推荐服务。国内的京东商城、聚美优品、当当书店、新 风雨和China-pub也提供书评和等级评分等多种推荐方式，为网站增加了许多吸 引力。本文简单介绍了几类基于不同推荐算法的推荐系统.虽然这些推荐系统都已经投入应用，并且取得了可观的经济效益，然而，这些系统都面临着许多问题，

13、 需要从理论和应用角度进行深入的研究。【参考文献】1. 张靖网络个性化服务资源综合推荐研究J.计算机仿真.2009.26(11):157-165)2. 刘建国，周涛，汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展J.自然科学进展.2009.19(1): 1-153. 李智琦，陈世颖，杨怡凝.基于数据挖掘的个性化推荐在 SNS中的应用J.电 脑知识与技术.Vol.7, No.28, October 2011.4. 曾春，邢春晓，周立柱.个性化服务技术综述J.软件学报.2002.13(10)： 1592-15615. 吴丽花刘鲁.个性化推荐系统用户建模技术综述J,情报学报，2006,25:55-626. 王茜，杨莉云，杨德礼，面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法J，系 统工程学报，2010.047. L in Hon gfei,et al Text Brows ing Based on Late nt Sema ntic In dex in gJ. Joural of Chi nese In formation Processi ng, 2000, 14(5):241-245.8. B Leite ,et al.