文献综述-餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法

科研训练文献综述餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究

院系：软件学院

班级：1105班

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指导老师：

2013/9/15

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法研究

The Research on recommendation algorithm of Recommendation System in Catering E-Commerce

餐饮电子商务个性化推荐系统推荐算法文献综述

摘要：随着电子商务的快速发展，大数据以及云计算时代的到来，个性化推荐系统成为了电子商务网站的核心技术之一。本文分析了个性化推荐的特点，发展。作为个性化推荐系统的核心----推荐算法，本文讲述了常见的几种算法（协同过滤，基于内容推荐，社会网络（二部分图）算法，混合算法），比较了这几种算法的优劣。最后根据餐饮的特点，作者提出了自己的一些关于推荐算法的想法。

Abstract：With the rapid development of e-commerce, the advent of the era of big data and cloud computing, personalized recommendation system has become one of the core technology of e-commerce sites. This paper analyses the characteristics of personalized recommendation, development. As the core of the personalized recommendation system, recommendation algorithm, this paper tells the story of several common algorithm (collaborative filtering and content-based recommendation, social network (2 parts) algorithm, the hybrid algorithm), comparing the several kinds of advantages and disadvantages of the algorithm. Finally according to the characteristics of the food and beverage, the author put forward some ideas about the recommendation algorithm.

关键字：数据挖掘；推荐系统；个性化；协同过滤

Key words:data mining; Recommendation system; Personalized; Collaborative filtering

一、概述

信息爆炸的现代互联网时代，简单搜索引擎已无法满足用户在海量信量中获取信息的需要，信息的利用率降低。为解决这一问题，研究人员提出了个性化推荐系统，可有效地解决在单个的互联网用户在海量信息中的获取有用信息的问题。个性化推荐系统是通过分析用户的历史行为，提示用户习惯和喜好，建立相应的推荐算法，为每个用户产生一个推荐列表，使其可以快速地找到自己感兴趣的信息。上世纪末，推荐系统主要应用于音乐、电影、书籍等产品的推荐。近年来，推荐系统已被广泛地应用于电子商务领域，成为电子商务中不可缺少的一部分，各大电子商务网站，如Amazon、ebay都不同程度的使用了推荐系统，显著地提高了电子商务企业的销售额，同时也为用户搜索商品提供了方便。与此同时对推荐系统的研究在理论上促进了多学科的交叉发展。设计出更优秀的推荐算法已经成为理论界关注的热点。目前为止，学者们提出了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于复杂网络的推荐算法、混合推荐算法等不同的算法，数据挖掘领域、机器学习领域的一些新方法也被应用到推荐算法中。

二、推荐系统的基本概念和关键问题

2.1 推荐系统的定义

推荐系统的定义有不少，但被广泛接受的推荐系统的概念和定义是Resnick

和Varain锄在1997年给出的：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。简单来说就是起到了一个导购员的作用。

2.2 推荐系统的发展

个性化推荐系统作为一个独立的概念提出源于20世纪90年代。1995年，卡耐基.梅隆大学的RobertArmstrong等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统Web Watcher；斯坦福大学的MarkoBalabanovic等人在同一会议上推出了个性化推荐系统LIRA；1995年8月，麻省理工学院的Henry Lieberman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；1996年， Yahoo 推出了个性化入口My Yahoo；亚马逊的图书推荐系统成果应用引来学术界的研究热潮。1997年，AT&T实验室提出了基于协作过滤的个性化推荐系统PHOAKS和Referral Web;1999年，德国 Dresden技术大学的Tanja Joerding实现了个性化电子商务原型系统TELLIM；2000年，NEC研究院的Kurt等人为搜索引擎citeseet 增加了个性化推荐功能；2001年，IBM公司在其电子商务平台Websphere中增加了个性化功能，以便商家开发个性化电子商务网站。2003年，Google开创了AdWards 盈利模式，通过用户搜索的关键词来提供相关的广告。AdWords的点击率很高，是Google广告收入的主要来源。2007年3月开始，Google为AdWords添加了个性化元素。不仅仅关注单次搜索的关键词，而是对用户一段时间内的搜索历史进行记录和分析，据此了解用户的喜好和需求，更为精确地呈现相关的广告内容。2008年，开源分布式平台和技术开始渐渐流行，为超大型电子商务网站应用推荐引擎技术奠定了基础。Hadoop及其子平台Hive、Pig等获得青睐。专注于分布式推荐系统引擎算法和机器学习算法的apache项目Mahout也在不久后问世。

2.2 推荐系统的体系结构

推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如图1所示。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。

2.3 推荐系统的评价

推荐系统性能的优劣也是研究的一个重要方向。首先预测的准确度是一个重