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刀移Ⅳ■ 电子商务协同推荐技术研究综述分析 文／张莉 摘要：随着社会化网络服务和电子商务的发展，用户的消 户、项目数量，尺“表示第i个用户对第．7个项目的评分)，查找 费内容和形式日趋多样化，且具有一定的时变性，这对电子商 目标用户的近邻用户(即相似用户)，通过近邻用户对项目的评价 务系统的协同推荐技术提出了更高的要求。本文从三个方面综 产生目标用户对项目的评分或者是Top～k个项目，实现推荐21。 述了电子商务协同推荐技术研究现状：一是传统的协同推荐技 协同过滤技术分为两种类型：基于内存的协同过滤 术；二是基于用户兴趣变化的协同推荐技术{三是社会网络视 (Memory—based 角下的协同推荐技术。接着分析了电子商务协同推荐技术研究 based 存在的问题和进一步研究方向，希望为国内相关学者研究提供 参考。 想是在评分矩阵上利用相似性度量找到与目标用户i兴趣偏好相 关键字：社会网络分析，电子商务；协同推荐；社区结构 似的近邻用户集合，然后再根据各近邻用户对未知项目，的评分 中圈分类号：TP391 来预测用户f对，的评分值，并最终形成Top—k个推荐目标。然而 若两个用户没有对相同的项目进行打分，即使这两个用户的兴 趣爱好都相同，该方法也无法得出他们之间的相似度。Item— based方法是通过计算项目之间的相似性来代替用户之间的相似 随着社会化网络服务的发展，用户的个性日益彰显，消 性，解决了上述问题，并且发现基于项目相似性比基于用户相 费内容和形式日趋多样化，且具有一定的时变性，如何利用网 似性推荐的效果更好。然而又产生了新问题：如果两个相似项 络的社会化属性促进商品的发现、推荐、分享和共购，提升用 目没有被同一个用户评分过，那么这两项目之间的相似度也无 户的在线购物体验，对电子商务的个性化服务提出了更高的要 法计算。因而许多学者考虑将用户和项目结合起来，产生混合 求。推荐技术被认为是继有哪些信誉好的足球投注网站技术之后，解决“信息过载”问 推荐算法，解决上述问题。 题、为用户提供个性化服务最具价值的技术。而协同过滤技术 随着电子商务用户数量和项目数量急剧增长，评分矩阵存 因为不需要分析推荐对象的内容特征属性，对推荐对象没有特 在严重的数据稀疏问题，导致了推荐质量低下：另外随着数据 殊要求，成为了实现个性化推荐服务中比较成功的方法…，许 多大型电子商务系统，如Amazon、eBay、淘宝网等不同程度 使用了协同推荐技术。近几年国内外学者在协同推荐技术方面 的推荐算法，多种不同的数据挖掘方法被采用：贝叶斯网络、 进行了大量研究，特别是随着社会网络服务的发展，一批学者 聚类、降维技术、因子分解、回归模型等以及多种方法的混合 将社会网络特性融入到协同过滤技术中，取得了许多有价值的 模型。这些模型在一定程度上缓解了数据稀疏带来的问题，获 成果。 得了不错的推荐精度”】【””。但是，由于这些模型计算的复杂性 本文对目前协同推荐技术的研究从三个方面进行了综述分 和实施难度，目前还没有被成功地运用到实际推荐系统中。 析，一是传统的协同过滤技术：二是基于兴趣变化的协同推荐 国内学者更多还是侧重具体协同推荐方法的研究…，针对 技术：三是社会网络视角下的协同过滤技术；最后对现有研究 缩小相似用户有哪些信誉好的足球投注网站范围、数据稀疏、相似性评价等问题，提出 进行了评述。 了一些改进方法。邓爱林等(2003)提出了基于项目聚类的 协同过滤算法，根据用户对项目评分的相似性生成不同的项目 l、传统的协同推荐技术研究 子集，通过衡量目标项目与各个