大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)研究

杜念欣

（長春工業(yè)大學(xué)（林園校區(qū)），長春 130000）

大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)研究

杜念欣

（長春工業(yè)大學(xué)（林園校區(qū)），長春 130000）

當(dāng)前大數(shù)據(jù)已成功應(yīng)用到多個領(lǐng)域，其中，大數(shù)據(jù)帶來的個性化推薦服務(wù)迅速應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域，并且頗為成功。早在2012年國內(nèi)電商界的3個競爭對手——京東、蘇寧、國美進(jìn)行價格大戰(zhàn)，令中國互聯(lián)網(wǎng)硝煙彌漫時，同樣作為電商巨頭的亞馬遜，已經(jīng)憑借其強大的個性化推薦系統(tǒng)，使公司該年第二財季銷售額增長29%，由上一年年同期的99億美元增長至128.3億美元。那么如今國內(nèi)電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r如何？發(fā)展中存在什么不足之處？該如何改進(jìn)這些不足？本文正是在這些問題的基礎(chǔ)上展開論述。

大數(shù)據(jù)；電子商務(wù)；個性化推薦；服務(wù)過度；用戶交互

1　大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)的性質(zhì)與發(fā)展現(xiàn)狀

自2003年以來，電子商務(wù)個性化服務(wù)成為一個研究熱點。對此，不同專家對電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)的看法略有不同。有人認(rèn)為個性化信息服務(wù)的最基本準(zhǔn)則，是根據(jù)客戶的特性提供具有針對性的信息內(nèi)容和系統(tǒng)功能。也有人把個性化信息服務(wù)定義為基于用戶平時瀏覽網(wǎng)頁所表現(xiàn)出的習(xí)慣、個人偏好和特點，而自主地向用戶提供滿足其各種個性化需求的一種服務(wù)。還有人對個性化推薦服務(wù)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，認(rèn)為其是立足于用戶的信息使用行為，滿足用戶個人個性化信息需求的一種服務(wù)，往往是在某些特定的網(wǎng)上服務(wù)及網(wǎng)上功能中，通過用戶自己設(shè)定網(wǎng)上信息來源方式、表現(xiàn)形式、特定網(wǎng)上功能及其他網(wǎng)上服務(wù)方式等，通過服務(wù)器主動向用戶提供可能的服務(wù)。

信息技術(shù)的迅猛發(fā)展給用戶提供了海量的信息，為了滿足個體用戶的特定需求，提供個性化服務(wù)勢在必行，并且早已成功地應(yīng)用于電子商務(wù)，即在電子商務(wù)活動中，根據(jù)用戶的個人特征、興趣、心理、經(jīng)驗等方面，針對用戶特定需求，以合適的方式，主動向用戶提供經(jīng)過集成相對完整的信息組合或知識組合。例如，在用戶打開網(wǎng)頁的同時，根據(jù)用戶最近的行為偏好及特點，實時為其推薦最新的產(chǎn)品信息。

2　大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)個性化服務(wù)不足之處

第一，個性化推薦服務(wù)往往只是根據(jù)用戶平時瀏覽所產(chǎn)生的簡單的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，推薦結(jié)果會產(chǎn)生海量的商品信息，而真正相關(guān)的商品或有用的信息卻很少。這其實根本無法準(zhǔn)確地檢測出用戶真正的需求，使用戶耗費大量的時間和精力處理一些毫不相干的商品信息。

第二，基于關(guān)鍵字的需求模型不能全面準(zhǔn)確地反映出用戶的興趣。當(dāng)用戶對某些商品信息感興趣時，不能對相關(guān)的信息進(jìn)行保存，不能對信息的完整性進(jìn)行維護(hù)，因此，也就不能更準(zhǔn)確地檢索出用戶需要的商品。

第三，不可否認(rèn)的是，這些個性化推薦服務(wù)大都是建立在認(rèn)為瀏覽者的需求比較穩(wěn)定的基礎(chǔ)上。事實上，用戶的網(wǎng)上行為只是現(xiàn)實生活的網(wǎng)絡(luò)化，因此，瀏覽者的愛好是不停變化的，而當(dāng)瀏覽者的商品偏好發(fā)生改變，而推薦系統(tǒng)并不能對此作出準(zhǔn)確及時的反應(yīng)時，甚至在用戶不發(fā)生瀏覽行為的情況下不會存在調(diào)整，這樣，就會產(chǎn)生大量過時無用的信息，而這一弊端，幾乎是電商個性化推薦系統(tǒng)的通病。

第四，當(dāng)推薦系統(tǒng)以任何方式挖掘到可推薦內(nèi)容時，很有可能不進(jìn)行審核判斷而直接推薦，在這種情況下，有可能發(fā)生侵犯個人隱私的行為。

3　電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)改進(jìn)的幾點建議

上述的幾點不足之處都是過度服務(wù)導(dǎo)致的后果。那么，如何為消費者提供恰當(dāng)?shù)耐扑]服務(wù)，避免出現(xiàn)服務(wù)過度的情況呢？

基于Web挖掘技術(shù)所確定的用戶興趣模型，雖然提供了很多便利，但是缺乏對客戶心理學(xué)、消費行為學(xué)的深層研究，容易造成服務(wù)過度。

首先，筆者認(rèn)為最基本的是改進(jìn)挖掘技術(shù)，做到能夠在關(guān)聯(lián)規(guī)則中有意識地加強對用戶隱私的保護(hù)；其次，讓更多的用戶參與，推薦系統(tǒng)可加強與用戶的互動。例如：①個性化推薦服務(wù)，可以通過簡單的操作讓用戶參與其中；②用戶可以自主地增加或刪除自己想要或不想要的相關(guān)推薦；③像手機(jī)可選擇“飛行模式”“會議模式”等一樣，用戶可根據(jù)不同場合選擇不同模式，以保證推薦信息的適時性、高效性；④商務(wù)網(wǎng)站獲取了用戶大量的隱私信息，但是針對個性化泛濫信息還沒有很好的管理措施，因此，主要靠信息提供商的自我約束，根據(jù)用戶心理，提供合適的推薦服務(wù)，主動保護(hù)用戶隱私，提供有用的服務(wù)。

4　結(jié) 語

電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)已日趨完善，但是在發(fā)展過程中難免存在不足，因此在最初的數(shù)據(jù)挖掘上就應(yīng)當(dāng)加強研究，在建立用戶興趣模型的過程中，加大用戶的參與度，以達(dá)到推薦信息的有效性、適時性等。另外，信息服務(wù)商應(yīng)當(dāng)注重用戶的隱私及用戶體驗。如何提供合理恰當(dāng)?shù)膫€性化推薦，將是未來電子商務(wù)的一個重點研究方向。

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10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.10.095

F713.36

A

1673-0194（2016）10-0137-01

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