基于案例推理的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)

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1、第33卷第20期計(jì)算機(jī)工程2007年10月Vol.33No.20ComputerEngineeringOctober2007·人工智能及識(shí)別技術(shù)·文章編號(hào)：1000—3428(2007)20—0187—03文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類號(hào)：TP311基于案例推理的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)1,211,2張曌，夏國平，李雪峰(1.北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100083；2.沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，沈陽110168)摘要：在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，輸入數(shù)據(jù)過多地依賴客戶對(duì)項(xiàng)目的評(píng)價(jià)。針對(duì)這一問題，該文將基于案例推理技術(shù)引入

2、到個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究中，提出了一種新的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架，分析了該框架的關(guān)鍵技術(shù)，通過簡(jiǎn)單的示例說明了案例推理技術(shù)在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用過程，并驗(yàn)證其有效性和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞：電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)；基于案例推理；最近鄰法PersonalizedRecommendationSysteminE-commerceBasedonCase-basedReasoning1,211,2ZHANGZhao,XIAGuo-ping,LIXue-feng(1.SchoolofEconomicsandManagement,BeijingUniver

3、sityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100083;2.CollegeofInformation&ControlEngineering,ShenyangArchitecturalUniversity,Shenyang110168)【Abstract】Datainputexcessivelydependesonthecustomer’sevaluationofthepersonalizationrecommendationsysteminE-commerce.Forresolvingt

4、heproblem,thispaperproposesaframeworkfortherecommendationsystembyconsideringthestepsofcase-basereasoningmethod,analyzesthekeytechniquesofframework.AnexampleisgiventodescribetheapplicationprocessoftheCBRapproachinthepersonalizedrecommendationsystem.Theframeworkimpro

5、vestheeffectivenessandaccuracyoftherecommendationsystem.【Keywords】personalizedrecommendationsysteminE-commerce;case-basedreasoning;nearestneighbormethod1概述2CBR在推薦系統(tǒng)中的工作流程電子商務(wù)模式為客戶購買商品以及企業(yè)銷售產(chǎn)品提供了CBR在推薦系統(tǒng)中的基本工作流程如圖1所示。在案例更加容易、方便的途徑。其中一個(gè)有效的途徑就是使用電子庫中預(yù)先存入大量已有的、成熟的案例，根據(jù)

6、客戶的需求和商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，它利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品特征，按照相似度從案例庫中檢索出一組相關(guān)案例，進(jìn)行必信息和建議，幫助客戶決定購買什么產(chǎn)品，模擬銷售人員幫要的修改、組合和處理后，即可形成針對(duì)不同客戶的新的推[1]助客戶完成購買過程。該系統(tǒng)帶來的益處為：薦方案。(1)使客戶從無限的網(wǎng)絡(luò)資源和商品世界中解脫出來，節(jié)案例推理技術(shù)約了客戶采購商品的時(shí)間和成本；案例庫(2)推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦服務(wù)，提高了客戶對(duì)電子商務(wù)案例收集、案例1案例表示更新網(wǎng)站的忠誠度，將更多的電子商務(wù)網(wǎng)站瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)樯唐返陌咐齨購買者，從而提高電

7、子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力，為電子商務(wù)企業(yè)贏得了更多的發(fā)展機(jī)會(huì)。目標(biāo)案案例新問題案例案例解決目前國內(nèi)外對(duì)電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究主要集中例入口檢索匹配求解方案在對(duì)Web使用挖掘、基于內(nèi)容的信息過濾、協(xié)同過濾或者混圖1CBR的工作流程合過濾等推薦算法的研究以及推薦系統(tǒng)多代理體系結(jié)構(gòu)的研究上[2~5]，雖然這些研究都取得了一定的成果，但仍存在不足案例推理技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的工作具體包括以下步驟：之處：(1)案例收集和表示。收集過去進(jìn)行問題求解的典型案(1)客戶資料一般由“各項(xiàng)目及項(xiàng)目的評(píng)分”組成的向量例，其中，每個(gè)案例由客戶的個(gè)

8、人特征資料、需求信息以及表示；消費(fèi)行為信息構(gòu)成。(2)會(huì)產(chǎn)生稀疏問題、冷開始問題。(2)案例檢索。檢索案例庫，提取那些問題域和目標(biāo)問題CBR是一種基于案例的學(xué)習(xí)方法，它通過構(gòu)造并組建豐相似的案例，根據(jù)客戶的需求信息，動(dòng)態(tài)地調(diào)整相關(guān)特征的富主體的案例庫，在問題求解機(jī)制中采用基于案例的推理策略