基于協同過濾的電商推薦系統的設計與實現

賈玉罡

（伊春職業學院，伊春　153000）

1　系統開發的意義

我國自進入 21 世紀以來，伴隨著互聯網和通信技術的不斷發展以及電子商務實踐的不斷深入，網上商城中產品的推薦顯得愈發的關鍵。如何良好地利用網上商城自動的向客戶提供商品信息和建議，猜測客戶可能潛在感興趣或者有需求的各種商品。經營者和生產者若能以消費者角度來分析用戶可能喜愛的商品，為消費者提供個性化的定制服務，增加網上商城的營銷收入，推進商城的進一步發展。個性化的推薦服務已越來越多的受到用戶的青睞和喜愛，實踐已經證明個性化推薦服務能夠為電商帶來巨大的經濟利潤。

2　系統總體框架設計

要設計一個系統，首先需要設計整個系統的架構，然后再對各個子系統分別細化設計，從而達到“分而治之”的目的。如果一些子系統較復雜，我們可以先將其抽象出來，構造出整個系統的結構，然后再對復雜的子系統單獨考慮，自頂向下完成整個系統的設計。

推薦系統是由用戶行為輸入子系統、推薦子系統、推薦結果分析子系統和前臺展示頁面四部分構成。用戶行為輸入子系統通過用戶在購物中心的行為信息，構建用戶行為模型，推薦子系統根據輸入信息通過算法處理得到推薦結果，然后再通過輸出結果返回到購物中心頁面進行展示，而推薦分析子系統則可以對推薦的效果進行分析，更好的優化推薦系統的功能。

（1）用戶行為輸入子系統。我們可以通過用戶的瀏覽記錄、收藏記錄、歷史購買記錄獲取到用戶的行為信息，通過關注用戶的搜索行為、重復瀏覽網頁行為，獲取到用戶的偏好，關注商品類別以及潛在購買類別等信息。

（2）推薦子系統。以協同過濾推薦算法為基礎，進行個性化推薦。

（3）推薦結果分析子系統。根據用戶對于推薦商品的瀏覽情況或是購買情況，調整推薦輸入信息，優化推薦系統，為用戶提供全面的個性化服務。

（4）前臺展示頁面。將推薦系統分析出的個性化推薦商品，展示在前臺頁面，供用戶進行選擇消費。

3　系統功能模塊設計

下面我們介紹系統的詳細結構，如圖所示。系統整體的結構依然有四部分組成，其中三個子系統都用虛線標出，還有一個用戶接口（UI）子系統這里沒有繼續細分。

3.1　用戶特征分析子系統

該系統主要有用戶行為日志模塊、特征提取模塊、特征轉換模塊以及用戶特征模型四個部分構成。用戶行為日志模塊負責記錄用戶上網的行為日志，即訪問的網站信息、搜索關鍵字信息等。特征提取模塊負責從用戶含有搜索引擎的日志記錄里面提取用戶關鍵字，并且做一些處理，以作為用戶的特征，特征轉換模塊負責將提取的特征進行轉換，構造符合要求的用戶的特征（主要關注商品相關的特征）。用戶特征模型負責構造所需要的用戶特征模型，供推薦引擎子系統使用。

3.2　用戶商品模型子系統

用戶商品模型子系統主要由系統用戶日志模塊、用戶模型、商品信息模塊和商品模型四部分組成。系統用戶日志模塊負責記錄系統的注冊用戶在系統中的行為（包括瀏覽、購買等行為）。商品信息模塊負責存儲系統中所有的商品信息。用戶模型和商品模型模塊負責構造推薦引擎所需要的用戶和商品模型數據。

3.3　推薦引擎子系統

推薦引擎子系統主要由改進的基于物品的協同過濾推薦模塊、基于用戶特征的推薦模塊和組合推薦結果三個部分構成。改進的基于物品的協同過濾推薦模塊負責根據用戶模型和商品模型構造用戶-物品評分矩陣，然后找到目標物品的最近鄰，最后預測目標物品的評分，把該類物品下評分最高的幾個物品作為推薦結果推薦給用戶。基于用戶特征的推薦模塊負責根據用戶特征和商品特征造特征-物品相關表，找到與用戶特征最相關的物品，然后推薦給用戶。組合推薦結果模塊負責產生推薦結果。如果是新用戶，則直接由基于用戶特征的推薦模塊產生推薦結果。如果不是新用戶，則組合基于用戶特征的推薦結果和改進的基于物品的協同過濾推薦結果，形成最終的推薦。

3.4　用戶接口（UI）子系統

用戶接口子系統需要將推薦引擎產生的推薦結果展示給用戶，并且和用戶交互，將用戶對推薦結果的反饋信息返回給推薦引擎子系統，使其更新用戶模型。用戶接口還需要將用戶在推薦系統中的行為記錄下來，返回給系統用戶日志。

4　結束語

隨著電子商務信息化的快速發展，網上購物的普及為各大電商平臺帶了更多的機遇與挑戰，如何為用戶提供更加高效、準確、安全的信息化服務，以便在激烈的競爭取得優勢，成為了電子商務建設中的第一個橋頭堡。個性化推薦系統通過獲取用戶的偏好，經過分析計算，幫助用戶更快的找到所需要的優質商品，輔助用戶完成購買過程。在日益激烈的競爭環境下，高效的個性化推薦系統能夠提高電商網站的銷售額，同時更能夠為用戶提供一個良好的購物體驗，因此受到了電子商務領域的廣泛關注，是非常有意義的研究課題。

[1]高瀅，齊紅，劉杰，劉大有.結合似然關系模型和用戶等級的協同過濾推薦算法[J].計算機研究與發展，2008.