协同过滤技术在电子商务个性化推荐中的研究与应用

文 君

（文华学院信息学部 湖北 武汉 430074）

1 引言

相关数据显示，我国上网用户数量已经超过了12亿，CN下注册的域名数量也快速增长，而个性化推荐是当前一种先进的服务方式，能够为顾客提供个性化的决策支持以及信息服务。但是伴随电子商务交易规模不断扩大，网购的热潮也在不断地升温，要想准确地预测顾客的兴趣，并且产生有效的推荐结果，尤其是面对数据信息的稀疏性以及计算时遇到的各种问题，那么对以往协同过滤算法就要进行积极改进[1-2]。

2 电子商务概述

电子商务主要是借助信息技术开展的商务活动，基于服务器以及浏览器等应用方式，买方和卖方在线上开展各种商贸活动，从而实现顾客的网上购物、在线支付及各种商务活动等。

即便电子商务在各个国家或不同的领域都有着不同的定义，然而最关键的仍旧是依靠网络技术以及电子设备进行的一种商业模式，电子商务主要包括网络营销、电子货币交换、存货管理、电子交易以及供应链管理等系统。在这个过程中，运用的信息技术又包含：外联网、移动电话、内联网、互联网以及电子邮件等[3]。

3 推荐系统作用

将浏览者变成购买者，电子商务站点的访问人员通常只是随便浏览网站，他们并没有购买的意向，若是此时推荐系统可以有针对性地给浏览网站的人员提供一些高质量产品的话，那么，就能极大地引起浏览人员购买产品的兴趣，将访问者转化成消费者[4-5]。……