電子商務中個性化信息服務的研究

論文類別:工商管理論文 > 電子商務論文
論文作者: 張麗娜
上傳時間:2009/1/19 13:11:00

[摘要] 與傳統信息服務相比,個性化信息服務能更好地滿足用戶的需求,是電子商务發展的方向。本文在介紹个性化信息服務的同时,著重討論了實現個性化信息服務的關鍵技術——個性化信息推薦系統,嘗試給出一个個性化信息服務推薦系統的体系結構。
  [關鍵词] 電子商務个性化信息服務個性化推薦系統
  
  一、個性化信息服務
  
  隨著網絡技術的不斷發展和電子商务的盛行,個性化信息服務成为了各商家在激烈的競爭中立于不敗之地的重要法寶。DELL公司的成功,就證實了个性化信息服務的重要性。個性化信息服務是指互聯網絡使用者可以按照自己的目的和需求,在某種特定的網絡功能和服務方式中,自己設定網上信息的來源方式、表现形式、特定網上功能以及其他的網上服務方式等,以達到最为快捷地獲取自己所需的網上信息服務內容的目的,強调“以用戶為中心”尽可能的滿足用戶的需求。個性化信息服務應用於電子商务中,通過捕獲用戶的興趣來提高商品的銷售量。
  
  二、個性化信息服務的主要特點
  
  1.以用戶為中心,以滿足用戶个性化的價值追求為目标。個性化信息服務應主動為用戶選择最需要的資源與服務,根據用戶需求的變化,動態的改變所提供的信息,讓用户得到個性化的服務。它以滿足特定用戶的特定需求為主旨,以給用戶提供最快捷、最方便、最易用的服務為目標,它是“以用戶為中心”的服務,可以是以用戶的信息需求為依据,面向用戶開展的一切服務性活動,也可以是針對特定需求向用戶提供特定信息的有计劃、有目的的活動,服务的基礎就是用戶的信息需求。
  2.具備智能化信息分析與處理功能。個性化信息服務中的智能化信息分析與處理功能一方面表現在系統的主動性推薦和协同推薦上,另一方面表現在對用戶綜合行為的挖掘中。主動推薦是指主动采集並跟蹤用戶瀏览的信息,從用戶日常檢索瀏覽中主動學習用戶的興趣,推理並預測用戶需求,及時处理推薦信息;協同推薦是指根據不同用戶的相同點或相似性進行信息推薦,使需求相同的用戶之間共享查詢結果。用戶綜合行為的挖掘是針對用戶所有可能被記錄下來的行為進行數據挖掘,實現資源的深層挖掘並提供有效的服務。
  3.推薦精確、系統的知識。個性化信息服務通過過濾、屏蔽無關無用的冗余信息,推薦精確、有效、真正具有針對性的信息,:能自動地、智能地將大量的數據轉換為具有规律性、系統性的知識,形成具有內在關聯的信息链和知識鏈,並以易于理解的模式推薦給用户。
  4.主動性、高效性、靈活性。個性化信息服務采用“push”技術,其主動性主要是指服務不需要用戶及時請求而主動地將數據傳给用戶,與傳統的瀏覽器的“pull”技術的被動服務形成鮮明的對比;高效性主要是指可在網絡空閑时啟動,能夠有效的利用網絡带寬,比較適合傳送大量的多媒體信息;靈活性主要體現在用戶能夠完全根據自己的方便和需要,靈活地設置連接時間,通過E-mail、對話框、音頻、視頻等方式获取網上特定信息資源。
  5.允許用戶充分表達個性化需求。個性化信息服務系統不僅提供友好的界面,而且方便用戶交互、描述自己的需求、反饋對服務結果的評價等。
  
  三、個性化信息服务研究的基本問題
  
  個性化信息服務研究的基本問題包括個性化的具體應用:個性化應用分為資源的个性化入口和過濾/排序;用戶信息需求定義文件的表示與創建:用戶信息需求或興趣的描述和存儲;协同過濾與單獨過濾:針对一個或一組用戶對信息文檔根據文件進行的相關度排序;系統的體系結構:用戶信息需求定義文件放在服務器還是客戶計算機上,或者處於二者之間的代理服務器上;個性化系統的评估:包括信息需求定義文件的收斂分析和信息需求定義文件是否反映用戶的實際興趣分析。這些问題也是設計一個具體的應用必須要明確的問題,而且它們之間是互相關聯、互相制約的。
  
  四、個性化信息推薦系統
  
  推薦系統是一種在特定類型數據庫中進行知识發現的應用技術,使用多種數據分析技術為用戶更好的服務,向用戶主動、及時、準確地提供所需信息,並能根據用戶對推薦內容的反饋進一步改進推薦結果。不僅要對用户提出的要求提供最貼切的信息服务,還要能依據個體個性特征,主動收集個體可能感興趣的信息,甚至預測個體可能的個性發展,提前收集相應的信息,最後以個性化方式顯示給個體。是實現個性化信息服務的關鍵。
  1.個性化信息推薦系統的關鍵技術。個性化信息服務推薦系統是實現個性化信息服務的主要途徑,主要是通過信息過濾和協同過濾等技術将用戶需要的信息推薦給用戶的。其關鍵技術有:
  (1)內容过濾技術:試圖跟蹤和把握用戶的潛在信息需求,比較資源和用戶描述文件,對動态信息流進行過濾,尽量屏蔽無用信息,向用戶主動提供信息資源列表,從而提高用户獲取信息的效率。 免費論文下載中心 http://www.hi138.com
  (2)協同过濾技術:利用用戶的訪問信息,通过用戶群的相似性進行內容推薦,不依賴於內容僅依赖於用戶之間的相互推薦,避免了內容過濾的不足,保證信息推薦的質量。
  (3)聚類分析技術:對数據對象進行分類,把一组數據對象分到不同簇中,簇是一組數據對象的集合,使簇內各對象間具有較高的相似度,而不同組的对象差別較大。
  2.個性化信息推薦系統的基本要求。個性化信息服務是為用戶打造量身訂制的服務,是為了更好的满足用戶的需求。個性化信息服務推薦系統應該滿足個性化、主動性、新穎性、準確性的基本要求。
  (1)個性化:根據不同用戶的不同背景、不同需求,為不同用戶提供不同的信息,存在一定程度的个性差異。
  (2)主動性:系統主动根據用戶的信息需求向用戶提供信息,實現“信息找人”的過程,而不是“人找信息”。
  (3)新颖性:系統向用戶提供的信息是用戶以往所不具有的,未曾訪問的卻又是需要的。
  (4)準確性:在相同或相近的信息資源中,對兩個不同用戶的相似要求返回不同的信息结果,以滿足不同用戶的不同需求。
  3.個性化信息推薦系統體系结構。目前,個性化信息推薦系統總的來說可以分為基于規則的和基於過濾的兩種推薦系統。基於關聯規則的個性化信息服務,主要針對特定的站點組織結構,采用最大向前訪問路徑輔助內容事務方法。制定一系列規则並利用這些規則為特定用戶提供服務。利用規則來推荐信息依賴於規則的質量和數量,基於規則的技術缺點是隨著規則的數量增多,系統將變得越來難以管理。基於過濾的個性化推薦服務分為基於內容過濾的推薦服務和基于協同過濾的推薦服務。基於內容過濾是通過比較資源和用户信息描述文件,推薦與用戶興趣相似的資源。基於協同過濾的推薦系統則是利用用戶群的訪問信息,通過用戶群之間的相似性進行内容推薦。
  結合以上兩類系統,為了能夠為用戶主動提供所需信息,个性化信息服務推薦系統一般需要通過用戶接口模塊、需求信息模塊、信息檢索模塊、用戶分析模塊、信息過濾模塊、信息推送模塊6個功能模塊來實現。
  (1)用戶接口模塊:是用戶与系統之間的接口。負责處理用戶初次輸入的用戶信息,並將它存儲在用户信息庫中;接收用戶輸入的認證信息,與用戶信息庫中的个人認證信息比較,完成用戶身份認證;處理用戶的檢索需求;將用戶輸入的興趣、愛好信息及用戶對於推荐信息的評價提交給需求分析模塊,接收信息推送模块送來的信息,最終將其提交給用戶。
  (2)需求分析模塊:是對用戶接口模塊送來的用户初始興趣信息進行分析,建立用戶模型,並根據用戶反馈修改用戶模型。
  (3)信息檢索模塊:是接收用戶接口模塊處理過的用戶检索需求,檢索本地數據庫和網络數據庫,並將檢索結果送到信息過濾模塊,並將其存儲到本地信息庫中。
  (4)用户分析模塊:是負責比較該用户模型與其它用戶模型之間的相似度,找出有相同或相似興趣的其他用戶,相互推薦信息,實現信息資源共享。
  (5)信息過濾模塊:是根據用戶模型對信息检索模塊返回的檢索結果進行過濾並將過濾的結果送到信息推薦模塊;此外,如果用戶分析模塊找到了具有相同或相似興趣的用戶,信息過濾模塊也將這些用戶的個性化信息傳送到信息推薦模塊。
  (6)信息推薦模塊:是負責實現主動信息服務,根據用戶信息庫中对於信息推送的時間、數量等设置,將經過信息過濾模塊過濾的信息推送到用戶接口模塊。
  
  五、結束語
  
  傳統的定題服务所具有的主動性是有限的,从根本上講仍是“用户找信息”,而個性化信息服務是依托網絡環境的,可以在較高程度上改變信息與用戶的關系,能夠滿足網絡環境下真正實現“信息找用戶”。個性化信息服務以其交互性好、不受時間地域的限制、針對性強、資源豐富等優點,将成為電子商務發展的方向。
  参考文獻:
  [1]曾春:信息過濾的概念表示与算法研究[D].北京:清華大學,2003
  [2]劉偉成焦玉英:網絡信息过濾的方法與相關技術研究[J].現代圖书情報技術,2002(4):48~50
  [3]苏雲馬慧芳:基於Web的信息過濾技術[J].情報技術,2005(5):72~73
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