河南省濮陽縣人力資源和社會保障局　孫振宇

電子商務推薦系統(tǒng)應用與設計

河南省濮陽縣人力資源和社會保障局孫振宇

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術快速改進，其已經(jīng)在天貓、京東、一號店、蘑菇街等電子商務網(wǎng)站中得到廣泛應用。電子商務網(wǎng)站擁有數(shù)以萬計的商戶，商品數(shù)量也非常多，琳瑯滿目的商品非常容易讓消費者挑選的眼花繚亂，不容易達成交易。電子商務網(wǎng)站引入推薦系統(tǒng)，可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對用戶都買的商品和瀏覽記錄進行分析，向用戶推薦同類型的商品，實現(xiàn)消費者精準定位，提高電子商務網(wǎng)站的成交率。

電子商務；推薦系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘；商品

1.引言

目前，互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，已經(jīng)誕生了天貓、京東、蘑菇街、一號店等電子商務網(wǎng)站，成為人們日常消費和購物的重要渠道，也提高了人們生活質量和信息化水平。由于電子商務產(chǎn)品種類繁多，商品琳瑯滿目，具有復雜性、多樣性等特點，人工檢索商品需要花費較多的時間，并且檢索效率不高，不容易成交。為了提高互聯(lián)網(wǎng)商務的服務水平和市場競爭能力，許多電子商務網(wǎng)站開始引入數(shù)據(jù)挖掘技術，根據(jù)用戶的購買記錄和歷史瀏覽記錄，發(fā)現(xiàn)用戶喜歡的商品，將其推薦給用戶。

2.電子商務應用發(fā)展現(xiàn)狀

電子商務可以利用現(xiàn)代網(wǎng)絡技術為開發(fā)在線商品營銷平臺，經(jīng)過多年的研究和發(fā)展，電子商務已經(jīng)產(chǎn)生了很多類別，最為著名的電子商務網(wǎng)站分別是企業(yè)和消費者類型、企業(yè)與企業(yè)之間、消費者與消費者、消費者對企業(yè)等四類，詳細描述如下：

（1）企業(yè)與消費者之間的電子商務類型（Business to Customer，即B2C）是指消費者可以使用網(wǎng)絡直接參與到電子商務經(jīng)濟活動中，與商業(yè)電子化非常相似，隨著因特網(wǎng)的誕生，B2C發(fā)展迅速，最為熱門的B2C平臺包括天貓商城、京東商城、當當網(wǎng)、卓越網(wǎng)、華為商城、小米商城等。

（2）企業(yè)與企業(yè)之間的電子商務（Business to Business，即B2B）。B2B可以為企業(yè)之間提供一個網(wǎng)絡交易平臺，目前也廣泛受到各大型企業(yè)的歡迎，其可以在B2B平臺中尋找最佳的合作伙伴，能夠完成項目立項、簽訂合同、執(zhí)行項目、結算資金等一系列行為，最為熱門的B2B平臺包括阿里巴巴、世界工廠網(wǎng)、企業(yè)谷、黃頁88網(wǎng)等平臺，可以完成商家對商家的交易。

（3）消費者與消費者之間的電子商務（Consumer to Consumer 即C2C）。C2C商務平臺可以為用戶提供一個能夠為買賣雙方提供在線交易的系統(tǒng)平臺，賣方可以在網(wǎng)上提供商品拍賣，買房也可以自行選擇商品進行競價交易。目前，最為著名的C2C平臺是淘寶網(wǎng)。

（4）C2B是電子商務模式的一種，即消費者對企業(yè)（customer to business）。C2B是一種率先在美國流行的消費者對企業(yè)的電子商務活動模式，其可以通過聚合龐大的用戶為企業(yè)提供一個采購集團，能夠有效地改變傳統(tǒng)的B2C模式中的一對一出價的弱勢地位，目前天貓采購的家裝節(jié)等都采用了C2B模式。

3.電子商務推薦系統(tǒng)功能設計

電子商務推薦系統(tǒng)可以實時的采集前臺商務網(wǎng)站的消費者購買商品、瀏覽記錄等數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術針對這些信息進行分析，發(fā)現(xiàn)消費者喜愛的商品。電子商務網(wǎng)站實時推薦主要要求包括實時性和準確度，如果商品的推薦準確度較高，就需要花費較多的時間對商品信息進行挖掘和分析，這樣就會導致電子商務推薦系統(tǒng)延時；如果商品的推薦實時性較高，就需要降低商品信息分析的時長，也就影響商品推薦的準確度。因此，本文為了解決這個問題，提出了一種新型的電子商務推薦系統(tǒng)，主要包括以下幾個組成部分，分包是用戶、前臺實時交互接口、在線處理模塊、推薦引擎、模式庫、數(shù)據(jù)挖掘分析、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)預處理和源數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)的體系架構如圖1所示。

圖1　電子商務推薦系統(tǒng)結構

按照電子商務推薦系統(tǒng)的結構劃分，可以將上述功能劃分到兩個核心框架中，分別是前臺實時交互部分和后臺邏輯業(yè)務分析模塊。后臺邏輯業(yè)務分析可以采集原始數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進行預處理、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘分析等功能，將分析的結果保存在模式庫中；前臺實時交互部分可以實現(xiàn)用戶與電子商務網(wǎng)站之間的實時交互，在線處理功能可以完成商品的推薦和展示功能。

后臺邏輯業(yè)務分析模塊可以從交易數(shù)據(jù)庫中獲取消費者歷史購買商品信息，針對這些商品購買記錄進行預處理，刪除不符合的有噪聲數(shù)據(jù)，對不同類型的商品數(shù)據(jù)進行整合，接著可以使用遺傳算法、K均值算法等對數(shù)據(jù)進行挖掘分析，發(fā)現(xiàn)消費者和商品之間潛在的關聯(lián)關系，這些分析結果又被稱為模式規(guī)則，將其存儲到模式庫中，這些規(guī)則和知識可以支持前臺交互模塊調取，實現(xiàn)商品自動推薦功能。

前臺實時交互部分可以接收消費者的實時瀏覽請求，根據(jù)后臺邏輯業(yè)務分析的模式規(guī)則進行匹配，快速的將消費者購買的商品及其同類商品推薦給用戶，這樣用戶就可以及時、準確的定位自己喜愛的商品。另外，如果用戶新添加了別的商品，這些信息可以及時的傳輸給推薦引擎，離線數(shù)據(jù)采集模塊可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到源數(shù)據(jù)庫中，重新開始新的分析循環(huán)，更新模式庫規(guī)則內容，滿足用戶實時瀏覽商品需求。

后臺邏輯業(yè)務分析模塊是前臺實時交互的基礎支撐模塊，前臺實時交互可以將原始數(shù)據(jù)發(fā)送給后臺進行分析，兩者之間相輔相成，保證電子商務推薦系統(tǒng)的完整性、完善性，準確的推薦商品，提高電子商務網(wǎng)站的服務水平。

4.結束語

電子商務為人們提供了越來越多的購物、消費平臺，使用數(shù)據(jù)挖掘等推薦算法可以將用戶喜愛的商品推薦給消費者，提高電子商務網(wǎng)站的成交率。電子商務推薦系統(tǒng)未來的發(fā)展方向是引入更加的先進的K均值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等挖掘算法，采用自底向上、模擬退火、模糊數(shù)學等技術，進一步改進電子商務網(wǎng)站的服務水平，提高電子商務網(wǎng)站的市場競爭力。

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