基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式研究

喬 嵐

（寧夏財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏銀川，750021）

基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式研究

喬 嵐

（寧夏財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，寧夏銀川，750021）

借助于電子商務(wù)網(wǎng)站雖然能夠給用戶們提供比較多的產(chǎn)品以及服務(wù)，但是也讓用戶們尋求符合自身需求的產(chǎn)品信息難度得到了一定程度的提升，為了使得企業(yè)自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力得到提升，也就需要構(gòu)建一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式，來(lái)為用戶們提供更加優(yōu)質(zhì)的信息服務(wù)。

大數(shù)據(jù)；電子商務(wù)；個(gè)性化信息推薦服務(wù)

0 引言

在應(yīng)用電子商務(wù)網(wǎng)站給予用戶們提供產(chǎn)品以及服務(wù)的過(guò)程中，要想在海量的信息中迅速準(zhǔn)確的找到可以滿足用戶需求的產(chǎn)品以及服務(wù)，就必須構(gòu)建一個(gè)良好的個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式，只有這樣才能夠在基于大數(shù)據(jù)的情況來(lái)來(lái)給予用戶們提供相應(yīng)的產(chǎn)品以及服務(wù)需求，并讓用戶自身的個(gè)性化需求得以充分的滿足，并讓企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量得以提升，從而為自身的可持續(xù)發(fā)展奠定一個(gè)良好的基礎(chǔ)。

1 基于大數(shù)據(jù)的個(gè)性化信息服務(wù)應(yīng)用技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

通過(guò)數(shù)字挖掘技術(shù)的應(yīng)用能夠直接在海量的數(shù)據(jù)信息中找出一些不容易被發(fā)現(xiàn)的信息，然后在這些信息的基礎(chǔ)上對(duì)后續(xù)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，能夠讓電商自身的市場(chǎng)決策能力得到一定程度的提升，其主要有以下三種類型。

（1）Web內(nèi)容挖掘：進(jìn)行Web內(nèi)容挖掘的目的主要是從搜索資源以及數(shù)據(jù)庫(kù)兩方面招收，來(lái)進(jìn)行各種網(wǎng)頁(yè)信息的組合，然后再次基礎(chǔ)上對(duì)用戶們的喜好以及實(shí)際需求進(jìn)行分析，這樣也就能夠?qū)⒁恍┯脩魝儧]興趣的信息進(jìn)行屏蔽，從而使得用戶們的檢索水平得到大幅度的額提升，其主要原理在于將非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集以及整理，然后直接填充到用戶數(shù)據(jù)中來(lái)構(gòu)成結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再借助于過(guò)濾以及分析技術(shù)來(lái)進(jìn)行這些數(shù)據(jù)的合理處理。

（2）Web使用挖掘：借助于該挖掘模式可以就用戶們?cè)跒g覽Web過(guò)程中所產(chǎn)生的瀏覽記錄以及訪問(wèn)情況進(jìn)行匯總分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行用戶喜好的合理制定，從而給予用戶們提供一些個(gè)性化的推薦內(nèi)容。

（3）Web結(jié)構(gòu)挖掘：進(jìn)行Web結(jié)構(gòu)挖掘的效果在于從內(nèi)部結(jié)構(gòu)和鏈接之中來(lái)進(jìn)行有用信息的有效挖掘，并借此來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的分類以及聚類處理[1]。這樣就能夠?qū)τ脩魝冊(cè)跒g覽網(wǎng)頁(yè)過(guò)程中所遺留下來(lái)的各種信息進(jìn)行歸納分析，并使得電子商務(wù)網(wǎng)站的各種屬性得以提升，從而使得網(wǎng)站自身的搜索功能以及搜索效率得以有效的提升。

1.2 協(xié)同過(guò)濾技術(shù)

運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾技術(shù)可以就用戶們可能感興趣的東西進(jìn)行有效的糞便，并能夠用來(lái)識(shí)別某一用戶的偏好產(chǎn)品。在電子商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)過(guò)程中借助于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的應(yīng)用，其可以在大量的用戶之后來(lái)進(jìn)行具備有類似愛好用戶的尋找，并將這些用戶們對(duì)某一產(chǎn)品的評(píng)價(jià)進(jìn)行匯總分析，這樣也就能夠從側(cè)面反映出來(lái)該用戶的偏好，然后就能夠根據(jù)該用戶的偏好來(lái)進(jìn)行個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式的制定，從而讓零售網(wǎng)站自身的服務(wù)品質(zhì)得到大幅度的提升。

1.3 用戶建模技術(shù)

用戶建模技術(shù)主要是就用戶們感興趣的信息中來(lái)進(jìn)行相關(guān)特征的提取，然后根據(jù)建模技術(shù)來(lái)對(duì)用戶們的偏好產(chǎn)品進(jìn)行管理。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，也就導(dǎo)致了所構(gòu)建的用戶興趣模型需要是一種具備有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式的興趣模型，其能夠給予用戶們提供一些準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)信息以及良好的服務(wù)，對(duì)于用戶們的網(wǎng)購(gòu)行為也有著一定的影響意義。在進(jìn)行用戶興趣模式的更新過(guò)程中，一般存在有直接更新和間接更新兩種模式，其中前者是在用戶們對(duì)推薦商品進(jìn)行反饋的前提下進(jìn)行模型的更新，并需要耗費(fèi)用戶們的額外時(shí)間，因此更新效果較低，而后者主要是對(duì)用戶們的瀏覽行為進(jìn)行跟蹤分析，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)興趣模型的更新工作。

2 電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式簡(jiǎn)析

2.1 熱點(diǎn)信息推薦

熱點(diǎn)信息推薦作為現(xiàn)階段商務(wù)網(wǎng)站上面最為常見的一種商品推送模式，其本質(zhì)是一種主動(dòng)的推薦模式。電商平臺(tái)可以通過(guò)對(duì)用戶群們?yōu)g覽數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析的模式，來(lái)進(jìn)行瀏覽熱度最大的商品推送給用戶們。在進(jìn)行熱點(diǎn)信息推薦環(huán)節(jié)中，多是借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和協(xié)同過(guò)濾技術(shù)來(lái)找出該購(gòu)物網(wǎng)站之中最熱門的商品信息，并通過(guò)彈出窗口等模式將這些信息推送給用戶們。借助于熱點(diǎn)信息模式的應(yīng)用一方面能夠使得能夠符合用戶信息的前n種產(chǎn)品得到推送，并能夠在保障這些推薦產(chǎn)品個(gè)性化的基礎(chǔ)上，對(duì)其銷售量進(jìn)行保證。因此說(shuō)在進(jìn)行新產(chǎn)品的推送過(guò)程中，熱點(diǎn)信息推薦有著非常重要的應(yīng)用意義。

2.2 興趣挖掘推薦

電商切也可以通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)就用戶們所留下的海量瀏覽信息以及消費(fèi)習(xí)慣等深層次的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)用戶們的個(gè)性化需求進(jìn)行獲取，并根據(jù)這些個(gè)性化需求來(lái)進(jìn)行推薦服務(wù)的選擇。借助于興趣挖掘推薦的模式能夠直接構(gòu)建一個(gè)用戶個(gè)性化的信息模塊，并對(duì)顧客信息模型中的各種產(chǎn)品信息進(jìn)行有效的過(guò)濾處理[2]，其具體的推薦流程圖如圖1所示。

2.3 定制信息推薦

為了滿足用戶們的個(gè)性化需求，也就可以通過(guò)定制信息推薦這一被動(dòng)的推送模式，來(lái)進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品信息的推送。在該信息推薦模式之中，其主要是在圍繞用戶吸取的基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶們的需求分類來(lái)進(jìn)行用戶感興趣商品的尋找，然后將這些產(chǎn)品直接推薦給用戶們。在定制信息推薦的過(guò)程之中，需要同時(shí)應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，并需要對(duì)不同的用戶們進(jìn)行服務(wù)模式和服務(wù)策略的合理分類，從而進(jìn)行針對(duì)性信息服務(wù)的有效提供。而在對(duì)用戶們的實(shí)際需求分析完成之后，就可以自此基礎(chǔ)上進(jìn)行各種信息資源的搜索分類，然后通過(guò)個(gè)性化信息推薦的模式將這些信息推送給用戶們，從而很好的滿足用戶在電子購(gòu)物過(guò)程中的多種個(gè)性化需求。

圖1 興趣挖掘推薦流程圖

3 結(jié)束語(yǔ)

近年來(lái)我國(guó)的電子商務(wù)得到了迅速的發(fā)展，而用戶們?nèi)绾螐拇罅康纳唐沸畔⒅姓业接脩魝兏信d趣的產(chǎn)品，并進(jìn)行個(gè)性化信息推薦服務(wù)模式的構(gòu)建，也就成為了各電商企業(yè)所需要迫切解決的一個(gè)問(wèn)題。本文主要就電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)所應(yīng)用的服務(wù)技術(shù)以及幾種具體服務(wù)模式進(jìn)行了分析與研究，希望能夠?yàn)槲覈?guó)電力商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展提供一些理論上的幫助。

[1]石穎瑩,葛萬(wàn)成,汪亮友等.K-means聚類個(gè)性化推薦算法改進(jìn)研究[J].信息通信,2016,(1):19-21.

[2]李旖凡.互聯(lián)網(wǎng)金融O2O模式研究——以融360為例[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.

Research on e-commerce personalized information recommendation service model based on big data

Qiao Lan
(Ningxia Finance Economics Professional Technology Institute ,Yinchuan Ningxia,750021)

With the help of e-commerce website although can give users provide more products and services,but also allows users to seek to meet the needs of their own product information is improved to some degree, in order to make the enterprise market competition ability, also need to build a model based on electronic recommendation service personalized information of large data, to provide better information service for users.

big data; e-commerce; personalized information recommendation service

基于寧夏地區(qū)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)布局及發(fā)展模式的人才培養(yǎng)方案研究（ NGY2017276）。