周揚帆

摘? ?要：在互聯(lián)網(wǎng)信息技術發(fā)展的助力下，基于用戶興趣的個性化推薦系統(tǒng)在多個領域內(nèi)獲得了廣泛的應用。在貨運產(chǎn)業(yè)中，運用個性化推薦模型可以使整個產(chǎn)業(yè)鏈運轉效率更高，節(jié)約時間成本和經(jīng)濟成本。在本文中筆者提出了一種貨運信息的個性化推薦方法，通過該種方法可以有效降低貨運車輛的閑置時間，提高貨運車輛的利用效率，降低公路運輸?shù)某杀尽?/p>

關鍵詞：公路運輸? 個性化推薦? 物流成本

1? 概述

1.1 用戶興趣模型

用戶興趣模型有如下建立方式：第一，通過對用戶主動在互聯(lián)網(wǎng)中輸入的信息進行分析和計算，個性化推薦系統(tǒng)將以此為基礎描述用戶的興趣特點，并根據(jù)興趣特點完成商品的推薦。第二，用戶主動選擇興趣點。這種興趣模型準確性較高，但是存在著無法發(fā)掘用戶潛在興趣的特點。第三，個性化推薦系統(tǒng)主動搜集用戶興趣點。個性化推薦系統(tǒng)將根據(jù)用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的日常瀏覽和操作行為，自動對用戶興趣進行判斷。該種方式存在隱私保護問題，個性化推薦系統(tǒng)在用戶沒有察覺的情況下進行搜集存在著侵犯隱私的風險。

1.2 貨運信息的個性化推薦

貨運信息的個性化是指根據(jù)貨運需求者的興趣偏好，為其推薦合適的物流服務供應商進行貨物運輸服務。從本質上來看，貨運信息的個性化推薦是對用戶物流需求的精準描述，并以這種精準描述為基礎進行服務商推薦。

1.3 公路貨運本體構建

在公路貨運本體構建中，主要包含以下幾個方面。在公路運輸過程中，會存在兩個位置即出發(fā)點和貨物到達地。在車輛類型方面，可以將貨物運輸車分為廂式貨車、高欄車、半掛車以及平板車等。在貨車長度方面，主要包含4.2m貨車、5m貨車、17.5m貨車等不同長度的車輛。在車輛載重方面，可以分為5t到40t載重不等的貨車。

2? 基于公路貨物運輸本體的個性化推薦模型構建

2.1 用戶興趣模型表示

在用戶模型表示的過程中，筆者將運用到向量空間表示模型。與此同時，筆者將用戶的興趣分為三個組別，并且分別記錄為User model（User i User o Interest）

上述信息內(nèi)涵分別如下：

User i在興趣模型中主要記錄了用戶的個人信息，例如用戶的姓名信息、年齡信息、家庭住址、郵箱等內(nèi)容。

User i={Name，Address，Age，Email，Tel}

User o表示了本體中的個性化特征，該子集中主要記錄了用戶個性化的信息，主要包含地點信息、車型信息、車輛長度信息以及車輛載重信息。

User o={Destination，Load capacity，Cargo type，Prize}，在該子集將包含用戶感興趣的所有因素。

Interest表示用戶對每一個公路運輸本體中子集概念及其興趣的綜合要素。

Interest={Rate，Concept}。

2.2 用戶興趣模型構建流程

2.2.1 初次注冊階段

由于貨運用戶在注冊以前，推薦系統(tǒng)無法獲取到用戶的信息信息。因此在用戶注冊時，需要用戶自主填寫興趣以便平臺根據(jù)用戶自行填寫的信息，為用戶建立初始的信息模型。通過這種方法可以在用戶注冊的第一時間快速了解用戶興趣點，為后期系統(tǒng)自動化調整用戶信息模型奠定數(shù)據(jù)基礎。具體而言，用戶在注冊時需要填寫發(fā)貨地、貨物類型、收貨地等信息。系統(tǒng)可以通過用戶填寫的上述信息，判別用戶比較穩(wěn)定的業(yè)務范圍和大體上的貨物需求量。

2.2.2 用戶使用階段

用戶在完成注冊活動以后，通過用戶在平臺上進行操作的各種行為系統(tǒng)可以自動進行篩選并完成評價。系統(tǒng)根據(jù)用戶的操作行為完成對用戶初始信息模型的優(yōu)化工作。具體而言，通過用戶發(fā)布貨運訂單需求的行為，系統(tǒng)在不打擾用戶使用的前提下可以獲知到用戶的對于運輸服務商要求，并根據(jù)這種要求完善用戶興趣模型。系統(tǒng)還可以根據(jù)用戶瀏覽相關信息的停留時間對用戶的興趣進行判別。例如，用戶在某個車型在相關信息上停留更長的瀏覽時間，說明該用戶的貨運需求極有可能與該種車型匹配度較高。

2.3 用戶興趣模型的建立

在建立模型的過程中，筆者運用到了空間向量的表示方法。具體步驟闡述如下：

第1步驟：用戶注冊階段，平臺將根據(jù)用戶填寫的信息完成初始模型的創(chuàng)建。并將興趣內(nèi)容記錄為{（Q1，W1）（Q2，W2），（Q3，W3），……，（QN，WN）}其中，Q表示貨物運輸概念，W表示了貨運運輸相關因素的興趣程度。

第2步驟：在該步驟中將根據(jù)用戶在系統(tǒng)平臺內(nèi)的操作行為，對用戶注冊時平臺初始創(chuàng)建的情緒模型進行優(yōu)化和改善。同時將新的用戶興趣模型表示為{（T1，△W1）（T2，△W2），（T3，△W3），……，（TN，△WN）}

第3步驟：系統(tǒng)將對用戶展現(xiàn)出的興趣特征與用戶信息數(shù)據(jù)庫中的信息進行比對。具體而言，如果TI={Q1，Q2，Q3，……QN}則無需對用戶信息庫進行更新，如果不屬于上述區(qū)間，就應當將用戶的更新信息特征加入集合，并刷新信息系統(tǒng)中記錄的內(nèi)容。

3? 個性化推薦系統(tǒng)的構建

3.1 需求描述

個性化推薦需要參考數(shù)據(jù)文本，數(shù)據(jù)文本上記錄的內(nèi)容就是加入該系統(tǒng)的貨物運輸需求方的具體要求。如果用戶的要求和貨運司機的自身條件相符合，系統(tǒng)就可以完成在二者之間的匹配，并輔助運輸訂單完成。

3.2 個性化推薦流程

用戶完成登錄操作，系統(tǒng)自動判定用戶是否為新用戶。如果用戶為新用戶則自動跳轉基本信息錄入環(huán)節(jié)，由用戶自行輸入相關信息完成興趣模型的初步搭建。如果用戶為老用戶，在登錄成功以后系統(tǒng)將根據(jù)用戶的操作行為進一步完善興趣模型。具體計算方法如下。

3.2.1 根據(jù)檢索關鍵詞完善興趣模型

用戶在平臺中會根據(jù)自己的需求，在搜索欄中輸入若干檢索關鍵詞，用戶輸入這些關鍵詞說明關鍵詞代表的內(nèi)容是用戶的興趣范疇。

3.2.2 根據(jù)用戶的其他操作完善興趣模型

系統(tǒng)將識別用戶的以下幾種操作行為：收藏、復制文本、瀏覽時間、轉發(fā)以及打印行為。當用戶對特定的貨運信息進行操作時，系統(tǒng)將會將復制收藏打印的內(nèi)容列入用戶的興趣模型。同時，系統(tǒng)將計算出每百字通常的閱讀時間，如果用于閱讀時間長于一般閱讀時間，系統(tǒng)將自動該內(nèi)容屬于用戶興趣庫的范圍，并將該內(nèi)容進行關鍵詞提煉，更新興趣模型。系統(tǒng)同時會自動識別用戶是否為離開狀態(tài)，因為離開狀態(tài)會造成屏幕，在同一時間的長時間停留，為此系統(tǒng)設定了時間閾值，如果超過該閾值，系統(tǒng)將自動識別用戶會離開狀態(tài)，不進行數(shù)據(jù)記錄。

在老用戶登錄以后，系統(tǒng)將根據(jù)用戶的即時興趣模型，為用戶推薦最優(yōu)的物流運輸供應商組合或排序，供用戶進行選擇。

4? 結語

本系統(tǒng)仍然存在著不足，其只能通過用戶的檢索行為和在平臺的操作行為進行興趣分析，因此存在經(jīng)歷較長時間以后可能產(chǎn)生興趣遺忘的問題，造成平臺記錄的用戶信息數(shù)據(jù)庫與用戶的真實需求產(chǎn)生差異，需要后期研究的進一步完善。

參考文獻

[1] 方超. 基于物流數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D].南京郵電大學，2017.

[2] 彭巖，劉另.基于個性化需求的物流服務供應鏈初探[J].重慶理工大學學報：自然科學，2016，30（11）：162-166.

[3] 趙影.基于Web挖掘的物流信息平臺個性化推薦研究[J].中國市場，2015（20）：19-20，26.

[4] 穆文忠. 面向物流配送領域的個性化推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D].哈爾濱工業(yè)大學，2014.