电子商务推荐系统介绍

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
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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)
2020/10/15
2020/10/15
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
2020/10/15
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
2020/10/15
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
2020/10/15
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
2020/10/15
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
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
2020/10/15
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 统能产生更加精确的推荐 ▪ 将数据挖掘技术及Web挖掘技术应用到电子商务推荐系 统中，产生完全自动化的推荐，使用户感受到完全个 性化的购物体验 ▪ 将电子商务推荐系统由虚拟的销售人员转变为市场分 析工具 ▪ 开发销售方的电子商务推荐系统，为商家的产品定价、 促销活动及交叉销售等提供推荐
2020/10/15
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
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统中的聚类技术将具有相似爱好的客户分 配到相同的族中，聚类产生之后，根据族中其他客户对某 商品的评价就可以得到系统对该商品的评价
电子商务推荐系统介绍
2020/10/15
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 • 基于二部图的推荐算法
2020/10/15
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
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统使用的技术主要有： ▪ 二部图 ▪ 关联规则 ▪ 聚类 ▪ 协同过滤技术
2020/10/15
电子商务推荐系统技术介绍
• 电子商务推荐系统中的关联规则技术根据关联规则发现算 法和客户当前的购买行为向用户产生推荐
• 关联规则的发现也可以离线进行 • 推荐精度比最近邻技术略差 • 具体介绍见第三节
2020/10/15
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