基于电子商务的用户消费偏好研究综述

王扶东 吴 冲

(东华大学旭日工商管理学院,上海200051)

0 引言

随着信息技术的发展和网络规模的快速扩大,电子商务平台上的商品和用户也成指数增加。丰富的商品选择满足了用户各方面的需求,但也大大增加了用户在选择真正需要的物品方面花费的时间和精力。商品推荐的出现解决了这一问题。个性化商品推荐在用户手动搜索之前根据历史数据自动化、智能化地对不同用户分类推荐更符合用户消费偏好的商品,既能提高用户的满意度又能提高网站的推荐准确性,因而成为研究的热点。

基于用户消费偏好的推荐是个性化商品推荐的重要方向。准确定义用户消费偏好,构建用户消费偏好模型进而为用户产生更准确有效的推荐是推荐系统的关键。近年来,学术领域也较多地关注用户消费偏好与电子商务的结合。模型、算法研究方面,研究集中在用户消费偏好模型的构建,基于用户消费偏好模型的协同过滤推荐推荐算法设计。在应用方面,研究集中在如何根据用户消费偏好辅助商家和企业进行决策,调节生产,改善运营。京东、天猫、亚马逊等大型网站也在实践中运用相关理论进行个性化推荐,从而更促进了用户消费偏好学术方面的研究。

综上,关于消费偏好的研究和运用的文献越来越多,但是相关的综述比较少。本文试图对电子商务领域中用户消费偏好的概念、相关研究、偏好挖掘进行归纳总结,并对电子商务领域中用户消费偏好的进一步研究提出思考。……