協(xié)同過濾推薦算法以及相關(guān)推薦系統(tǒng)開發(fā)應用

孫麗娜

摘 要計算機算法的研究發(fā)展主要是為了滿足用戶以及企業(yè)的發(fā)展需求。當前網(wǎng)絡銷售勢頭強勁，而做好網(wǎng)絡銷售的重要環(huán)節(jié)就是弄清楚用戶的具體需求，及時的推薦相關(guān)產(chǎn)品，提升用戶群體的購買興趣。要了解并不相識的用戶群體需求，協(xié)同過濾算法能夠起到重要的作用。本文對協(xié)同過濾算法的思想，以及在電子商務和其它領域的應用進行了詳細的闡述。

【關(guān)鍵詞】算法研究 算法實現(xiàn) 電子商務 推薦 系統(tǒng)應用

1 協(xié)同過濾推薦算法簡介

協(xié)同過濾推薦算法最早起源于信息的過濾，是應用在郵件的分類以及新聞分類方面。最早的銷售公司，收到大量的郵件，但是卻無法合理的分類。不能找出哪些將是自己感興趣的郵件。對于新聞的分類也是如此。這種過濾的算法，與單純的文本過濾不同，除了一些關(guān)鍵詞，還能夠使得一些需要人工分析的內(nèi)容變成了可能。例如在音樂賞析方面。同時能夠從一些固定的過濾信息中總結(jié)出新的特性。但利弊是共存的，使用協(xié)同過濾算法來實現(xiàn)信息過濾存在以下缺點：第一點，即便是用戶特別需要并感興趣的信息，如果從來沒有進行過相關(guān)的評價，就無法進行推薦，也無從進行過濾。第二點，從用戶群進行分析的協(xié)同過濾算法，對于新的用戶，推薦的準確性并不高。這是因為他最新評價或者最先輸入的信息，未必是用戶最感興趣，需求度最高的。

2 算法實現(xiàn)步驟

第一步，信息收集過程：對于用戶的興趣進行收集，當然這種興趣往往是通過用戶的評價，用戶瀏覽的信息關(guān)聯(lián)度來進行信息的收集。這是因為并不是每個用戶都愿意填寫調(diào)查資料，相反的很多用戶擔心自己的隱私暴露出來。

第二步，關(guān)聯(lián)評分系統(tǒng)建立：把具有類似興趣和評分標準的用戶進行分組，同時根據(jù)一定的權(quán)值建立分值計算系統(tǒng)，通?？梢圆捎靡恍┚唧w的算法實現(xiàn)，這里推薦使用person算法。

第三步，預測與推薦，通過頭兩步，進行興趣的判斷，給出商品或者信息的推薦，觀察用戶對推薦信息的感興趣程度，深度進行數(shù)據(jù)挖掘，從而完善下一步的推薦行為。

3 協(xié)同過濾推薦算法的應用方面

3.1 電子商務方面的應用

說到協(xié)同過濾推薦算法的應用，人們第一個會想到的就是電子商務。誠然，電子商務需要協(xié)同過濾算法發(fā)揮作用。通過對用戶對商品信息的搜索，通過購買情況以及評價。建立相關(guān)群體，對興趣給出模擬評分，從而對用戶進行商品推薦。提升推薦商品令用戶的感興趣度，從而提升銷售量。但電子商務決不是協(xié)同過濾算法應用的全部。

3.2 書目信息方面的應用

網(wǎng)絡閱覽應用平臺，可以通過協(xié)同推薦算法，為用戶推薦感興趣的書目，不僅僅是為了銷售，也可以通過了解作者對數(shù)目信息的興趣度，提升閱覽量。平臺可以通過網(wǎng)絡廣告，信息宣傳的模式獲取利潤。這就需要企業(yè)對平臺閱覽量的認可。

3.3 就業(yè)平臺系統(tǒng)應用舉例

第一點，就業(yè)系統(tǒng)的作用：大學生的精力是有限的，如何在眾多的招聘信息中，進行合理篩選，找出適合大學生自身特點的專業(yè)需求的崗位，成了一個關(guān)鍵的問題。企業(yè)招聘不僅僅是通過招聘會，還有很多是通過一些知名的招聘網(wǎng)站平臺。大學生也可以通過網(wǎng)站平臺進行自我推薦，職位尋找。但是很多職位僅僅通過一些檢索功能是不能夠進行精準覆蓋的，而且很多畢業(yè)生也并不是計算機專業(yè)畢業(yè)，搜素能力相對不強。通過系統(tǒng)過濾推薦算法推出的大學生就業(yè)推薦系統(tǒng)，就是一個很好的解決這一問題的方法。深入淺出的說，基于協(xié)同過濾推薦算法的大學生就業(yè)系統(tǒng)，是根據(jù)學生在校期間的學習表現(xiàn)、對不同科目的側(cè)重、學生的喜好，以及校園中往屆畢業(yè)生的綜合信息進行匹配，塑造算法的模型，通過編碼實現(xiàn)，通過算法融合找出符合項。

第二點：具體功能描述：首先，可以從就業(yè)信息進行分析，建立成功就業(yè)者的共同特點，包括文體特長、科目擅長等信息。在學生在校學習期間，可以利用這些信息，側(cè)重強化訓練學生的實踐能力，提升就業(yè)機率。其次，從學生就業(yè)過信息中塑造具體模型，從不同方面進行信息總結(jié)，并且通過優(yōu)勢與劣勢對比，判斷對就業(yè)起到重要作用的信息特點，從而修改與完善模型分類。

第三點，從就業(yè)平臺系統(tǒng)中，可以拓展系統(tǒng)功能，為一些招聘網(wǎng)站服務，訂制個性化的就業(yè)信息服務，從而吸引更多的付費會員。也讓推薦的成功率不斷提升。

4 結(jié)束語

協(xié)同過濾推薦算法，是計算機算法針對用戶群體進行分析與具體計算，塑造相關(guān)模型，并打造得分系統(tǒng)，獲得興趣模型分數(shù)，從而進行合理推薦的過程。廣泛應用于多個領域，例如：電子商務領域、信息分類領域、就業(yè)推薦領域等等。本文通過介紹算法的實現(xiàn)過程，進行了優(yōu)缺點對比。同時介紹了電子商務和就業(yè)系統(tǒng)平臺的實際應用。總結(jié)出協(xié)同過濾算法在對用戶群興趣推薦方面具有重要作用的結(jié)論。

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作者單位

哈爾濱鐵道職業(yè)技術(shù)學院 黑龍江省哈爾濱市 150040