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    基于大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦研究

    2016-03-28 02:39:49高振清
    無線互聯(lián)科技 2016年17期
    關(guān)鍵詞:商品信息數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)

    高振清

    (蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇 太倉 215411)

    基于大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦研究

    高振清

    (蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院,江蘇太倉215411)

    文章通過闡述大數(shù)據(jù)時代環(huán)境,分析基于大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦,對大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)信息推薦發(fā)展趨勢展開探討,旨在為如何促進電子商務(wù)信息推薦有序進行研究提供一些思路。

    大數(shù)據(jù);電子商務(wù);信息推薦

    伴隨電子商務(wù)的飛速發(fā)展,對于以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的電子商務(wù)信息推薦研究越來越為人們所關(guān)注。電子商務(wù)平臺在為用戶提供產(chǎn)品、服務(wù)的同時,也提升了用戶在龐大信息中快速有效找出滿足自身需求產(chǎn)品信息的難度?;诖髷?shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦可實時動態(tài)、主動有效地向用戶推薦貼近其偏好的相關(guān)信息,如此一方面可對用戶個性化需求予以更好地滿足,一方面可促進電商平臺構(gòu)筑穩(wěn)定的用戶全體及改善服務(wù)質(zhì)量,進而強化企業(yè)市場競爭力[1]。

    1 大數(shù)據(jù)時代概述

    1.1大數(shù)據(jù)背景下的電子商務(wù)發(fā)展

    電子商務(wù)指的是依托計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù),開展各式各樣商業(yè)經(jīng)濟活動,從而期望達成商務(wù)網(wǎng)絡(luò)化。就電子商務(wù)發(fā)展歷程而言,可將其劃分成3個層次:初級層次—構(gòu)建易于推行的可操作系統(tǒng)層次;中級層次—維系可靠的商業(yè)鏈層次;高級層次—達成全面系統(tǒng)數(shù)字自動化層次。伴隨信息技術(shù)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)不斷朝隱形化、精細(xì)化方向發(fā)展,基于大數(shù)據(jù)對消費者喜愛偏好進行挖掘,進而實施精準(zhǔn)化營銷。

    互聯(lián)網(wǎng)的誕生及大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展,使龐大數(shù)據(jù)搜索、分析變得可行,在憑借互聯(lián)網(wǎng)的特點又使得此部分?jǐn)?shù)據(jù)可被高效、高速及大容量的傳播,繼而互聯(lián)網(wǎng)開展推行由用戶生成數(shù)據(jù)的模式,該模式有著及時、經(jīng)濟以及多源頭等特點。近年來,電子商務(wù)飛速發(fā)展,很大原因是可收集數(shù)據(jù)開展分析,實時動態(tài)借助互聯(lián)網(wǎng)獲取用戶需求,進而電商可開展精準(zhǔn)化營銷。此外,信息系統(tǒng)、人工智能及決策科學(xué)等技術(shù)的進步,促進了一系列分析手段及工具的發(fā)展,諸如數(shù)據(jù)挖掘、決策支持以及消費者行為模型等。

    1.2大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)有著復(fù)雜、零散的特點,經(jīng)由過濾、分析方可轉(zhuǎn)變成有價值的信息,然后相關(guān)信息整合為資源并轉(zhuǎn)化成知識。大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),以數(shù)據(jù)為源頭,為分析、價值提升提供基礎(chǔ);以技術(shù)為手段,為精準(zhǔn)化影響提供保障。

    數(shù)據(jù)挖掘是為了自數(shù)據(jù)庫中復(fù)雜、零散的數(shù)據(jù)中挖掘隱含的、有價值的知識,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括:(1)關(guān)聯(lián)分析,即對用戶信息進行挖掘,再結(jié)合模型開展用戶相互及產(chǎn)品相互關(guān)聯(lián)預(yù)測分析。(2)聚類分析,相較于傳統(tǒng)分析手段更為復(fù)雜,結(jié)合數(shù)據(jù)庫中記錄經(jīng)由工具劃分成各種類別,進一步就每一類層次開展分析。(3)自動預(yù)測,借助數(shù)據(jù)挖掘工程對數(shù)據(jù)庫中相關(guān)信息進行自動預(yù)測查找,同時結(jié)合此部分信息迅速獲取結(jié)論[2]。

    2 基于大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦

    2.1定題信息推薦

    網(wǎng)購用戶自主向購物網(wǎng)站提交信息需求,網(wǎng)站定期向用戶推送關(guān)聯(lián)信息方式來達成信息推薦服務(wù)。定題信息推薦多涉及對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及簡易信息聚合(Really Simple Syndication,RSS)技術(shù)等的應(yīng)用,經(jīng)由內(nèi)容、結(jié)構(gòu)挖掘獲取對用戶有價值的信息,再借助RSS對用戶進行推薦。

    定題信息推薦在圖書類網(wǎng)站得到廣泛推廣,由于此類網(wǎng)站用戶通常較為固定,他們明確自身需求并可見其準(zhǔn)確地傳達給信息提供人員,并且電商平臺同樣可對用戶信息需求做出較為準(zhǔn)確的判斷。用戶之于信息存在固定購物需要,由此電商平臺便可定期結(jié)合實時更新的商品信息,提煉出滿足用戶需求的商品信息。其他類似于商對客(Business to Customer,B2C),個人與個人之間(Customer to Customer,C2C)的電商平臺同樣可對用戶開展定題信息推送,基于新用戶注冊開展問卷調(diào)查等方式,對每一用戶所需求的商品種類、性價比、品牌等屬性傾向展開綜合分析,以用戶需求、意愿為前提,采取短信、站內(nèi)私信、郵件等方式對用戶進行商品信息推薦[3]。

    2.2熱點信息推薦

    熱點信息推薦指的是電商平臺將時下最新推出或者最暢銷等商品信息主動向用戶推送的一類服務(wù)方式,此類推薦模式是電商平臺的主動行為,電商平臺結(jié)合實時更新的用戶群瀏覽數(shù)據(jù),整合出某一節(jié)點最為熱點的商品信息并向用戶進行推送。熱點信息推薦主要應(yīng)用的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、協(xié)同過濾技術(shù)等,通過對這些技術(shù)的應(yīng)用可獲取實時熱門商品信息,再通過用戶較為常用的相關(guān)網(wǎng)站的懸浮窗口、彈出窗口等推送給用戶。一般情況下,熱點信息推薦要求用戶多次點擊瀏覽方可展開。

    推行熱點信息推薦模式,推薦不僅貼近用戶愛好又熱賣的商品,換言之所推薦商品一方面有著一定的個性化特征,一方面有著銷售量的保證。此外,由于一般而言新產(chǎn)品極難為用戶所關(guān)注或發(fā)現(xiàn),因此將熱點信息推薦模式應(yīng)用于新產(chǎn)品推薦的效果同樣值得我們期待。

    2.3興趣愛好挖掘推薦

    電商平臺可有效應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對用戶存儲龐大數(shù)據(jù):購買歷史、瀏覽記錄、消費習(xí)慣等展開深入數(shù)據(jù)分析來得出用戶個性需求。

    結(jié)合用戶興趣愛好特點推行的推薦模式,對平臺信息處理水平提出了嚴(yán)苛要求,唯有強有力的信息處理水平方可找出各種隱藏的用戶信息,盡可能縮減用戶不良體驗。興趣愛好挖掘推薦主要是經(jīng)由用戶對個性化界面相關(guān)產(chǎn)品信息開展瀏覽,點擊進入偏好商品,接收推薦信息,同時產(chǎn)品特點及對應(yīng)比重均存儲于產(chǎn)品信息庫中,只要用戶進行瀏覽或者購買等對應(yīng)操作時,用戶偏好模塊便會對其信息展開個性化收集,并存儲于人性化特點庫中。

    2.4定制信息推薦

    定制信息推薦是結(jié)合用戶定制信息需求來推送信息的一類推薦模式,作為一類以用戶需求為主的被動推送模式,其主要是為了對不同用戶的不同商品需求予以滿足。定制信息推薦需要對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的使用挖掘技術(shù)及協(xié)同過濾技術(shù)展開大量應(yīng)用。

    購物網(wǎng)站依據(jù)用戶專門需求,將信息對用戶進行推送。定制信息推薦自用戶需求角度出發(fā),唯有有效挖掘到滿足用戶需求的信息方可進一步為用戶提供良好推薦服務(wù),平臺信息推送受用戶需求很大程度影響,良好的信息推薦方可調(diào)動起用戶對信息產(chǎn)生深入要求。就定制信息推薦而言,要求對每個用戶展開服務(wù)方式、服務(wù)策略不同劃分,進而為所提供信息服務(wù)的針對性帶來有力保障。就好比,針對相關(guān)用戶文化水平、購物習(xí)慣等展開信息檢索指定服務(wù);針對相關(guān)用戶興趣愛好、特定需求開展推薦服務(wù);針對用戶年齡、性別等開展定制服務(wù)等[4]。

    在對用戶需求予以明確并實現(xiàn)信息資源搜索分類后,將信息對用戶進行推送,用戶可利用此部分信息來解決自身需求,并對結(jié)果予以反饋,定制信息推薦模式流程。

    3 大數(shù)據(jù)背景下電子商務(wù)信息推薦發(fā)展趨勢

    3.1精準(zhǔn)化營銷

    經(jīng)由數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ脩襞d趣愛好進行分析,進而將相關(guān)業(yè)務(wù)、應(yīng)用推薦推薦給用戶,好比團購信息、應(yīng)用軟件、電視節(jié)目等,進一步將其拓寬至商用化服務(wù),這一步驟即為借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助運營商開展精準(zhǔn)營銷。精準(zhǔn)化營銷可應(yīng)用Key-value存儲,Map-Reduce模型等一系列理論開展分析,制定大數(shù)據(jù)營銷部署計劃,自精準(zhǔn)化營銷等相關(guān)應(yīng)用出發(fā),對數(shù)據(jù)相同檢索延伸問題等進行處理。

    3.2聚集分散數(shù)據(jù)以關(guān)聯(lián)化

    經(jīng)由關(guān)聯(lián)分析對數(shù)據(jù)相互間潛在關(guān)系進行挖掘,能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品間的信息關(guān)聯(lián),網(wǎng)絡(luò)檢索時可迅速推薦關(guān)聯(lián)產(chǎn)品,改善產(chǎn)品的銷售情況及知名度。電商平臺可對網(wǎng)上信息資源展開充分挖掘利用,有序?qū)崿F(xiàn)自身商品與其他商品的關(guān)聯(lián),一方面促進用戶信息的豐富,一方面促進需求信息深度、廣度的提升,進而為用戶選擇商品提供更大的便利。

    3.3電子商務(wù)智能平臺

    就好比近年來盛行的紅包刷屏,將多家應(yīng)用軟件聚攏在一起,提供個性針對的信息推薦服務(wù),既精準(zhǔn)、又省時、全面地為用戶推薦應(yīng)用軟件信息。不過,服務(wù)產(chǎn)品信息粒度會逐步縮小,伴隨商品用戶提供知識服務(wù),商品平臺服務(wù)模式不斷發(fā)生轉(zhuǎn)變,以語義為基礎(chǔ)的智能檢索服務(wù)平臺將逐步取代傳統(tǒng)以關(guān)鍵詞匹配為基礎(chǔ)的檢索服務(wù)平臺,經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)對用戶信息、項目信息進行搜集,依據(jù)分析結(jié)果開展商品信息推薦,通過對一系列推薦模式的系統(tǒng)綜合應(yīng)用,以期構(gòu)筑起一個知識匯聚的智能商務(wù)平臺。

    4 結(jié)語

    總而言之,在龐大數(shù)據(jù)源源不斷到來之時,電子商務(wù)數(shù)據(jù)有著多維性、劇烈增長的特點,用戶對商品的需求無法有效把握,給電子商務(wù)信息推薦帶來極大挑戰(zhàn)和機遇。鑒于此,相關(guān)人員務(wù)必要不斷鉆研研究、總結(jié)經(jīng)驗,清楚地認(rèn)識大數(shù)據(jù)時代內(nèi)涵,全面分析基于大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)信息推薦,推動大數(shù)據(jù)時代下電子商務(wù)信息推薦的有序進行。

    [1]劉建國,周濤,郭強,等.個性化推薦系統(tǒng)評價方法綜述[J].復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué),2009(3):1-10.

    [2]王茜,錢力.大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)發(fā)展動向探析[J].商業(yè)研究,2014(8):150-154.

    [3]于紅巖,甄寶華,韓雪,等.探索基于數(shù)據(jù)挖掘的C2C模式電子商務(wù)個性化信息推薦服務(wù)應(yīng)用[J].吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報,2014(5):80-81.

    [4]杜念欣.大數(shù)據(jù)時代電子商務(wù)個性化推薦服務(wù)研究[J].中國管理信息化,2016(10):164-165.

    Study of recommended e-commerce information based on big data

    Gao Zhenqing
    (Suzhou ChienShiung Institute of Technology, Taicang 215411, China)

    Through describing the era of big data environment, the article analyzes e-commerce recommendation information based on big data,and discusses the development trend of e-commerce information recommendation on the background of big data, which is intended to provide some ideas on the research of how to promote e-commerce information orderly .

    big data; e-commerce; recommendation of information

    高振清(1974— ),男,江蘇太倉,本科,講師;研究方向:計算機應(yīng)用,電子商務(wù)。

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