融合位置相似性度量的快消品電商網(wǎng)站推薦算法

王晨陽， 劉垣， 郭李華， 肖琳

(福建工程學(xué)院 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 福建 福州 350118)

近年來，互聯(lián)網(wǎng)快消品市場迅速發(fā)展，涌現(xiàn)出一大批快消品電商網(wǎng)站，如阿里1688零售通、京東掌柜寶、掌合天下、惠民網(wǎng)、易酒批、便利寶、進(jìn)貨寶等?？煜冯娚叹W(wǎng)站主要為廣大下游便利店提供一站式的采購進(jìn)貨服務(wù)，所以它的用戶通常就是便利店。面對海量的信息，高效的推薦算法無疑將對快消品電商網(wǎng)站的成功起到至關(guān)重要的作用，它能夠在信息過載的環(huán)境中幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們感興趣的物品[1]。協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)是一個已經(jīng)在電子商務(wù)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用的一種個性化推薦算法[2]。該方法首先找到和目標(biāo)用戶興趣相似的用戶集合，然后根據(jù)這個集合的評分?jǐn)?shù)據(jù)向目標(biāo)用戶推薦商品。算法的關(guān)鍵是用戶的興趣相似性度量準(zhǔn)則。對用戶相似性度量準(zhǔn)則的研究有很多，如文獻(xiàn)[1-2]在計(jì)算用戶相似性度量中引入了位置信息，但是位置信息只是作為商品的一個屬性，對推薦的作用較弱；文獻(xiàn)[3]將位置信息聚類為位置簇，雖然強(qiáng)化了位置信息的推薦作用，但位置之間的距離所產(chǎn)生的推薦意義沒有融入到推薦模型中。在快消品電商領(lǐng)域，因?yàn)榭煜返牧魍ň哂袇^(qū)域的相似性，因此地理位置較近的便利店，他們的興趣相似度也會相應(yīng)更高。本文提出一種融合位置相似性度量的協(xié)同過濾推薦算法，根據(jù)用戶的位置以及位置之間的距離算出用戶的位置相似度，再與用戶的興趣相似性加權(quán)得到一個新的用戶相似度，最后在一個真實(shí)的快消品電商網(wǎng)站數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該算法的可行性?！?br>