推荐系统:Recommender Systems 简介
来源:互联网 发布:阿里云技术 编辑:程序博客网 时间:2024/04/27 16:53
http://www.guwendong.com/post/2006/recsys_intro_1.html
本文是关于推荐系统的系列研究文章之一,其他内容将陆续发布。这些内容,大多数来自我在2004年底完成的一篇项目方案建议书。放在这里,抛砖引玉,供大家讨论之用。
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一、引言
Internet的迅猛发展将人类带入了信息社会和网络经济时代,对企业发展和个人生活都产生了深刻的影响。一方面,基于Internet的虚拟企 业不再需要像传统的物理环境下企业那样的实体投资,企业与顾客、供应商等建立起更直接的联系,电子商务模式为企业发展提供了更多的机会;同时, Internet的发展正在极大地改变我们每个人的生活,人们不出家门就可随心所欲地得到自己想要的商品,网上购物的经历让我们感受到电子商务带来的惊 喜。
在电子商务的虚拟环境下,商家所提供的商品种类和数量非常多,用户不可能通过一个小小的计算机屏幕一眼就知道所有的商品,用户也不可能象在物理环境 下那样检查挑选商品。因此,需要商家提供一些智能化的选购指导,根据用户的兴趣爱好推荐用户可能感兴趣或是满意的商品,使用户能够很方便地得到自己所需要 得到的商品。而且,从现实经验来看,用户的需求经常是不明确的、模糊的,可能会对某类商品有着潜在的需求,但并不清楚什么商品能满足自己的模糊需求。这 时,如果商家能够把满足用户模糊需求的商品推荐给用户,就可以把用户的潜在需求转化为现实的需求,从而提高产品的销售量。
在这种背景下,推荐系统(Recommender Systems)应运而生,它是根据用户的特征,比如兴趣爱好,推荐满足用户要求的对象,也称个性化推荐系统(Personalized Recommender Systems)。实际中应用最多的,是在网上购物(尤其是B2C类型)环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统,它为用户推荐符合兴趣爱好的商品, 如书籍,音像等。
二、概念
现在被广泛引用的推荐系统(Recommender System)的定义是Resnick & Varian 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”。
推荐有三个组成要素:推荐候选对象、用户、推荐方法,如图1所示。推荐活动在我们日常生中普遍存在,根据不同的推荐对象和推荐方法,推荐活动形式多 样,如,超市购物导购员为用户推荐用户喜爱的产品,提高销售能力;现实生活中朋友间相互推荐喜爱的电影;推销员向用户推销产品等,都是推荐活动,可以说, 只要存在多个候选对象,就存在选择问题,存在选择就有推荐问题存在。
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