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网站个性化推荐有什么特色

作者/深圳seo:网络推广 来源:深圳seo 2018-09-09

      传统的信息服务主要是利用搜索引擎解决这个同题的.搜索引擎的本质是帮助用户找到他想要的车西。用户在使用搜索引攀时需婴事先知道搜索的对象是什么,在翰人相关的关键词后才能找到需要的资游.如查找某网站、某新闻详情、某名人资料等。而搜索引攀属于被动式的网络服务,并且在传统的信息服务中,不同的用户搜索的结果仍然相同,无法满足用户的个性化需求,也不能有效地解决信息超载同题。个性化推荐技术正是在这个背景下应运而生的,推荐的本质是代替用户对他没看过的资似对象进行评定,从而帮助用户找到他存欢的东西。推荐系统通过用户的历史访问记录,猜到Ill户喜欢什么,进而把用户喜欢的东西找出来,推送到用户面前。
网站推广图片
    个性化推荐系统主要由个模块组成:用于收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析处理模块以及推荐模块。行为记录模块用子记录用户行为,包括用户问答、对项目的评分、购买商品、下载资料等用户行为。处理模块对用户的行为进行记录和分析处理,利用推荐算法建模找到用户潜在的兴趣爱好以及对项目的喜好程度。然后,利用推荐模块将用户可能喜欢的内容推荐给用户,包含购买建议、文本评价等推荐形式。为三个模块实现各臼功能所需的处理流程。
    个性化a荐系统的作用
    个性化推荐最大的优点在于.它能收集用户特征资料并根据用户特征,如兴趣偏好,为用户主动做出个性化的推荐。而且.系统给出的推荐是可以卖时更新的,即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时,给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性,同时也提高了企业的服务水平。
    总体说来,一个成功的个性化樵荐系统的作用主要表现在以下三个方面:
    1)将电子商务网站的浏绝者转变为购买者
    电子商务系统的访问者在浏览过程中经常井没有购买欲望,个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品,从而促成购买过程。
    2〕提高电子商务网站的交叉销售能力
    个性化淮荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐,用户能够从系统提供的淮荐列表中购买自已确实需婴但在购买过程中没有想到的商品,从而有效地提高电子商务系统的交又销售。
    3〕提高客户对电子商务网站的忠诚度
    与传统的商务模式相比,电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择,用户更换商家极其方便.只需要单击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个性化推荐系统分析用户的购买习惯.根据用户需求向用户提供有价值的商品淮荐。如果推荐系统的推荐质盆很高.那么用户就会对该推荐系统产生依赖。因此,个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务,而且能与用户建立长期稳定的关系,从而有效保留客户,提高客户的忠诚度,防止客户流失。
    个性化推荐系统具有良好的发展和应用前景。目前.几乎所有的大型电子商务系统,如Amason , eBay等都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。国内方面,知名助物网站麦包包、凡客诚品、库巴网、红孩子等都率先选择了本土最先进的百分点推荐引笨系统构建个性化推荐服务系统。在日趋激烈的竞争环境下,个性化推荐系统能有效地保留客户,提高电子商务系统的服务能力。成功的推荐系统会带来巨大的效益。另一方面,各种提供个性化服务的Web站点也需要推荐系统的大力支待.国内推荐系统领航者百分点科技就Web站点个性化内容推荐方面也做出了贡献,在信息爆棚的今天,实施个性化阅读势在必行。
    3.个性化电子商务推荐系统的主要算法
    个性化电子商务推荐系统的主要算法有:
    (1基于关联规则的推荐算法
    (2) -1于内容的推荐算法
    内容过滤主耍采用白然语宫处理、人工衬能、概率统计和机器学习等技术进行过滤.
    通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐.努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品,如新闻组过滤系统News Weeder.
     基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。尤其对于推荐系统常见的冷启动(ColdStart)问题,Content一玩sed方法能够比较好地进行解决。因为该算法不依赖于大蟹用户的点击日志,只需婴使用待推荐对象(item)本身的属性、类目、关键词等特征,因此该方法在待推荐对象数量庞大、变化迅速、积累点击数稀少等应用场景下有较好的效果。但该方法的缺点是对推荐物的描述能力有限,过分细化,推荐结果往往局限于与原对象相似的类别中,无法为客户发现新的感兴趣的资翻,只能发现和客户已有兴趣相似的资源。
      这种网站推广方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐,而对于一些较难提取出内容的商品,如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果.