基于電商環(huán)境的推薦算法對(duì)消費(fèi)者行為的影響

［摘 要］文章探討推薦算法在電商環(huán)境下的應(yīng)用原理及其對(duì)消費(fèi)者行為的影響。首先，介紹推薦算法的概念、發(fā)展歷程以及兩種主流推薦方法，即協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的推薦。其次，詳細(xì)解析推薦算法的3個(gè)核心組成部分——特征工程、模型構(gòu)建和目標(biāo)制定，并闡述其工作原理。最后，分析推薦算法對(duì)消費(fèi)者行為的影響，包括提升購(gòu)買意愿與轉(zhuǎn)化率、提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度、提高點(diǎn)擊率和延長(zhǎng)停留時(shí)間等。

［關(guān)鍵詞］電商；推薦算法；個(gè)性化；消費(fèi)者行為

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.24.041

［中圖分類號(hào)］F713.36；F274 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1673-0194（2024）24-0-03

1" " "推薦算法的概念與發(fā)展歷程

1.1" "概 念

推薦算法的歷史可以追溯到1992年，施樂(lè)公司提出了一種基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法［1］，這種算法最初被應(yīng)用于垃圾郵件的過(guò)濾，并取得了顯著成效。推薦算法通過(guò)分析用戶的歷史偏好數(shù)據(jù)、個(gè)人興趣以及社交網(wǎng)絡(luò)信息等，從海量的商品或服務(wù)中篩選出用戶可能感興趣的內(nèi)容進(jìn)行展示。其設(shè)計(jì)理念在于深入分析和理解用戶的消費(fèi)習(xí)慣、個(gè)人特征以及社交圈的數(shù)據(jù)，以此來(lái)構(gòu)建用戶的畫像，并推送滿足用戶個(gè)性化需求的內(nèi)容［2］。

推薦算法的核心目標(biāo)是滿足用戶的個(gè)性化需求，并在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上合理分配流量。隨著技術(shù)的發(fā)展，推薦算法已經(jīng)形成多種類型，主流推薦算法包括兩種：主動(dòng)推薦和搜索推薦。不同的推薦算法帶給消費(fèi)者的體驗(yàn)不同。主動(dòng)推薦主要依賴協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，它能夠根據(jù)各個(gè)用戶的特點(diǎn)和偏好，提供個(gè)性化的商品推薦服務(wù)。而搜索推薦則是在用戶使用搜索引擎時(shí)，根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞，智能地推薦相關(guān)的商品和服務(wù)，以提升用戶體驗(yàn)感。

1.2" "發(fā)展歷程

自二十世紀(jì)八九十年代起，信息過(guò)載現(xiàn)象日益嚴(yán)重，社會(huì)由此進(jìn)入信息爆炸時(shí)代。此改變帶來(lái)重大挑戰(zhàn)，即如何在海量數(shù)據(jù)中篩選出有價(jià)值的信息。

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，有學(xué)者開始探索通過(guò)信息檢索和過(guò)濾技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)信息過(guò)載的問(wèn)題。到了20世紀(jì)90年代中期，隨著研究的深入，開始通過(guò)預(yù)測(cè)用戶對(duì)推薦物品、內(nèi)容或服務(wù)的評(píng)價(jià)來(lái)更有效地解決信息過(guò)載問(wèn)題。這一轉(zhuǎn)變使推薦系統(tǒng)逐漸成為一個(gè)獨(dú)立的研究領(lǐng)域，并開始得到廣泛的應(yīng)用。

推薦系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了從簡(jiǎn)單的基于內(nèi)容的推薦到復(fù)雜的協(xié)同過(guò)濾推薦，再到融合多種算法的混合推薦系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不僅考慮了算法的準(zhǔn)確性，還考慮了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、實(shí)時(shí)性和用戶隱私保護(hù)等問(wèn)題。隨著大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷進(jìn)步，推薦算法也在迭代更新，以更好地服務(wù)于用戶，提高信息獲取的效率和準(zhǔn)確性。如今，推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為電子商務(wù)、社交媒體、在線視頻平臺(tái)等眾多互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中不可或缺的一部分，極大地改善了用戶的在線體驗(yàn)。

2" " "推薦算法的原理

2.1" "推薦系統(tǒng)的核心技術(shù)

一是基于協(xié)同過(guò)濾的推薦方法?；炯僭O(shè)是相似用戶具有相似的喜好，因此根據(jù)這一假設(shè)來(lái)推薦商品、內(nèi)容或服務(wù)。協(xié)同過(guò)濾算法是傳統(tǒng)的推薦算法之一，也是應(yīng)用最廣泛的推薦算法［3］。

二是基于內(nèi)容的推薦方法。推薦算法模型的建設(shè)，是通過(guò)整合項(xiàng)目的詳細(xì)信息（如描述、標(biāo)簽）、用戶的個(gè)人資料，同時(shí)考慮用戶與項(xiàng)目的互動(dòng)行為（如評(píng)論、收藏、點(diǎn)贊等）來(lái)實(shí)現(xiàn)。

三是混合推薦方法。混合推薦方法是結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)加權(quán)、切換、混雜、特征組合等方式來(lái)彌補(bǔ)各推薦技術(shù)的不足，從而提升推薦效果。

2.2" "推薦算法的應(yīng)用

推薦算法需要對(duì)每一個(gè)用戶的每一個(gè)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，如商品是否會(huì)被點(diǎn)擊等。根據(jù)概率進(jìn)行排序，從中選出用戶最有可能點(diǎn)擊的商品，推薦給用戶。

根據(jù)已知的用戶、環(huán)境和未知的行為去預(yù)測(cè)它發(fā)生的概率，這就是推薦算法的核心。推薦算法的核心分成以下3個(gè)部分：特征工程、模型構(gòu)建、目標(biāo)制定。根據(jù)特征去刻畫不同的用戶和環(huán)境，設(shè)計(jì)模型并優(yōu)化目標(biāo)去定義行為。

特征工程：提取用戶特征（基本特征、行為特征、興趣特征）和環(huán)境特征（季節(jié)、節(jié)假日、市場(chǎng)活動(dòng)），用于預(yù)測(cè)模型。這些特征的提取，為后續(xù)預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)度奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

模型構(gòu)建：將特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)參數(shù)并構(gòu)建預(yù)測(cè)模型。

目標(biāo)制定：確定預(yù)測(cè)目標(biāo)（如點(diǎn)擊行為、購(gòu)買行為）和推薦評(píng)分計(jì)算公式，評(píng)估推薦效果，不斷優(yōu)化模型，提升推薦質(zhì)量。

推薦系統(tǒng)構(gòu)建的關(guān)鍵步驟如下：首先，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，包括待預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量、輸入特征；其次，確定預(yù)測(cè)目標(biāo)，如用戶點(diǎn)擊、購(gòu)買或其他特定行為；最后，利用商品推薦分?jǐn)?shù)計(jì)算公式。

盡管推薦算法在提升用戶體驗(yàn)感和商業(yè)價(jià)值方面取得了一定成效，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，基于內(nèi)容的推薦算法通過(guò)分析用戶歷史行為來(lái)推斷其興趣偏好，其優(yōu)勢(shì)在于減弱了數(shù)據(jù)稀疏性和解決了物品冷啟動(dòng)問(wèn)題［4］，但存在物品特征提取難度大和新用戶冷啟動(dòng)的挑戰(zhàn)。另一方面，協(xié)同過(guò)濾推薦算法通過(guò)分析相似用戶的行為來(lái)預(yù)測(cè)用戶對(duì)商品的偏好［5］，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠借鑒群體智慧提高推薦質(zhì)量。然而，該方法同樣面臨數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題［6］。未來(lái)的研究需要在算法優(yōu)化和挑戰(zhàn)解決上持續(xù)發(fā)力，以進(jìn)一步提升推薦系統(tǒng)的性能和實(shí)用性。

3" " "推薦算法對(duì)消費(fèi)者行為的影響

3.1" "提升購(gòu)買意愿與轉(zhuǎn)化率

3.1.1" "購(gòu)買意愿

推薦算法可以根據(jù)用戶的興趣、偏好和歷史行為提供個(gè)性化的商品推薦服務(wù)，從而提升用戶的購(gòu)買意愿。研究表明，推薦算法可以顯著提升用戶的購(gòu)買意愿，進(jìn)而提高電商的銷售額。推薦算法可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們感興趣的商品，減少用戶的搜索成本，提供更好的購(gòu)物體驗(yàn)。自然推薦對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)選擇更多，能看到更多新的商品，但是對(duì)用戶來(lái)說(shuō)個(gè)性化體驗(yàn)不佳。

3.1.2" "轉(zhuǎn)化率

推薦算法通過(guò)深入挖掘用戶的點(diǎn)擊、購(gòu)買、瀏覽、收藏等行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)描繪用戶偏好圖譜，進(jìn)而為用戶推送符合其興趣的商品，極大地提升了用戶的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。相較之下，自然算法由于缺乏對(duì)用戶行為的精細(xì)分析，消費(fèi)者對(duì)其推薦的購(gòu)買意向顯得不如推薦算法下的強(qiáng)烈，導(dǎo)致用戶的轉(zhuǎn)化率相對(duì)較低，無(wú)法達(dá)到推薦算法對(duì)消費(fèi)的驅(qū)動(dòng)效果。

3.2" "提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度

3.2.1" "用戶滿意度

推薦算法的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度對(duì)用戶滿意度和忠誠(chéng)度有重要影響。個(gè)性化推薦算法能夠提供更符合用戶興趣和偏好的推薦結(jié)果，提高用戶的滿意度和忠誠(chéng)度，從而增加用戶對(duì)網(wǎng)站或電商平臺(tái)的信任和依賴性。調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)性化推薦對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者的購(gòu)買決策過(guò)程、最終決策結(jié)果的影響都十分明顯。推薦系統(tǒng)通過(guò)分析用戶的歷史行為和偏好，為用戶提供個(gè)性化的推薦內(nèi)容。高質(zhì)量的推薦系統(tǒng)能夠使用戶對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生依賴，進(jìn)而與用戶產(chǎn)生聯(lián)系，并且穩(wěn)定發(fā)展，提高用戶的忠誠(chéng)度，防止客戶流失。

推薦算法對(duì)消費(fèi)者行為產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，不僅顯著提升了購(gòu)買轉(zhuǎn)化率，還提升了用戶的整體體驗(yàn)感和決策質(zhì)量，從而有效增加了網(wǎng)站或電商平臺(tái)的銷售額。有研究明確指出，個(gè)性化推薦能夠幫助企業(yè)更有效地利用數(shù)據(jù)，提高營(yíng)銷活動(dòng)的效果和客戶滿意度。然而，為了達(dá)到更佳的推薦效果，推薦算法需要不斷地進(jìn)行優(yōu)化和迭代，以提高推薦的精確度和個(gè)性化水平。這包括對(duì)用戶行為的深入分析、算法模型的精細(xì)化調(diào)整以及推薦策略的持續(xù)更新，確保用戶接收到的是既相關(guān)又及時(shí)的商品或服務(wù)推薦。

3.2.2" "用戶忠誠(chéng)度

個(gè)性化推薦算法增加了用戶對(duì)推薦系統(tǒng)或電商平臺(tái)的依賴性和信任，進(jìn)而提高了用戶的忠誠(chéng)度。研究發(fā)現(xiàn)，通過(guò)個(gè)性化推薦算法，用戶更有可能再次訪問(wèn)推薦系統(tǒng)，持續(xù)使用并進(jìn)行購(gòu)買，從而提高用戶的忠誠(chéng)度。當(dāng)用戶參與推薦系統(tǒng)，如給出反饋或評(píng)分等，推薦算法能夠更好地理解用戶的興趣和偏好，提供更符合用戶期望的推薦結(jié)果。這進(jìn)一步提高了推薦系統(tǒng)的滿意度和用戶忠誠(chéng)度。但是，推薦算法過(guò)度依賴個(gè)性化推薦，可能會(huì)限制用戶的選擇，導(dǎo)致用戶的滿意度下降。因此，推薦算法需要找到一個(gè)平衡點(diǎn)，在個(gè)性化和多樣性之間達(dá)到平衡，提供豐富多樣的推薦結(jié)果，以滿足不同用戶的需求。

個(gè)性化推薦算法在提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度方面扮演著至關(guān)重要的角色。它通過(guò)精準(zhǔn)匹配用戶期望，提供定制化的推薦內(nèi)容，有效提高用戶的參與度。同時(shí)，算法在個(gè)性化推薦與推薦多樣性之間尋求平衡，確保用戶在獲得個(gè)性化服務(wù)的同時(shí)，也能看到新的選擇。這種綜合策略對(duì)推薦系統(tǒng)和電商平臺(tái)至關(guān)重要，它是提升用戶體驗(yàn)感、增強(qiáng)用戶黏性以及促進(jìn)銷售額增長(zhǎng)的關(guān)鍵所在。

3.2.3" "提高點(diǎn)擊率和延長(zhǎng)停留時(shí)間

個(gè)性化推薦算法在提升用戶點(diǎn)擊率和停留時(shí)間方面發(fā)揮著重要作用，給電商平臺(tái)帶來(lái)顯著效益。

（1）點(diǎn)擊率。個(gè)性化推薦算法通過(guò)精細(xì)分析用戶的興趣、偏好和歷史行為數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)識(shí)別用戶的潛在需求，并推薦符合用戶期望的商品。這種推薦機(jī)制不僅能夠有效吸引用戶的注意力，提高用戶對(duì)推薦結(jié)果的關(guān)注度，還能激發(fā)用戶的點(diǎn)擊欲望。例如，當(dāng)用戶瀏覽了特定類型的商品后，算法會(huì)基于用戶的瀏覽記錄和個(gè)人喜好，推送一系列相似的商品，極大地增加了用戶點(diǎn)擊查看這些商品的可能性。

此外，個(gè)性化推薦算法還能夠參考用戶的購(gòu)買歷史和商品評(píng)價(jià)，智能推薦用戶可能感興趣的新商品。這樣的推薦不僅豐富了用戶的購(gòu)物選擇，開闊了用戶的視野，還進(jìn)一步促進(jìn)了用戶的點(diǎn)擊行為，提升了整體的點(diǎn)擊率。通過(guò)不斷地優(yōu)化推薦策略，個(gè)性化推薦算法在提升用戶體驗(yàn)感的同時(shí)，也給電商平臺(tái)帶來(lái)了更高的轉(zhuǎn)化率。

（2）停留時(shí)間。個(gè)性化推薦算法不僅能夠提高用戶的點(diǎn)擊率，還能夠通過(guò)提供更相關(guān)和具有吸引力的推薦結(jié)果，延長(zhǎng)用戶在電商平臺(tái)的停留時(shí)間。當(dāng)用戶瀏覽頁(yè)面時(shí)，推薦算法會(huì)根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)和興趣偏好，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保用戶始終能夠看到感興趣的商品。這種持續(xù)的個(gè)性化推薦不僅能夠吸引用戶不斷探索和瀏覽新商品，還可以根據(jù)用戶的購(gòu)買歷史和評(píng)價(jià)為其推薦可能感興趣的相關(guān)商品。例如，用戶購(gòu)買了一件衣服，推薦算法會(huì)推薦與之搭配的鞋子、配飾等商品，進(jìn)一步增加用戶的瀏覽和停留時(shí)間。

個(gè)性化推薦算法通過(guò)精準(zhǔn)推薦和持續(xù)優(yōu)化，能夠有效提升用戶點(diǎn)擊率和延長(zhǎng)停留時(shí)間，從而為電商平臺(tái)帶來(lái)更多流量和潛在客戶。同時(shí)，能夠提高用戶的購(gòu)物體驗(yàn)感，提高用戶對(duì)電商平臺(tái)的信任度和忠誠(chéng)度，為電商平臺(tái)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4" " "結(jié)束語(yǔ)

推薦算法在電商領(lǐng)域扮演著重要的角色，它通過(guò)深入分析用戶數(shù)據(jù)和行為模式，為用戶推薦個(gè)性化的商品和服務(wù)。這不僅顯著提升了用戶的購(gòu)買意愿和轉(zhuǎn)化率，還提高了用戶的滿意度和忠誠(chéng)度，進(jìn)而延長(zhǎng)了用戶在平臺(tái)的停留時(shí)間。但是，過(guò)度依賴個(gè)性化推薦可能引發(fā)信息繭房效應(yīng)，減少用戶接觸多樣信息的機(jī)會(huì)。因此，推薦算法的設(shè)計(jì)需要在個(gè)性化推薦和推薦多樣性之間找到平衡點(diǎn)。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和用戶需求日益多樣化，推薦算法將不斷優(yōu)化，朝著更加智能、精準(zhǔn)和個(gè)性化的方向邁進(jìn)。通過(guò)不懈地優(yōu)化算法模型和推薦策略，推薦算法將更加深入地理解用戶的深層需求，提供更加豐富多樣且貼合用戶喜好的推薦內(nèi)容，不僅能夠極大地提升用戶體驗(yàn)感，增強(qiáng)用戶對(duì)平臺(tái)的黏性，還將有效提高電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)用戶與平臺(tái)的雙贏。

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