浅析电子商务推荐系统
发布时间：2015-07-07 09:44
[摘 要] 随着互联网的普及和电子商务的发展，商品推荐系统逐渐成为电子商务it技术的一个重要研究内容，越来越多地 受到研究者的关注。本文探讨了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状，分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题，提出了未来电子商务推荐系统研究的发展方向。
[关键词] 电子商务；推荐系统；协作过滤；个性化推荐
随着互联网的普及和电子商务的发展，商品推荐系统逐渐成为电子商务it 技术的一个重要研究内容，越来越多地得到研究者的关注。目前，几乎所有大型的电子商务系统，如amazon、cdnow、ebay、当当网上书店等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。
而且现在电子商务系统规模的进一步扩大，用户数目和项目数据急剧增加，迫切需要相应信息检索技术产生。商品个性化推荐技术，尤其是协同过滤技术，构成了现有电子商务个性化推荐系统的基础。在这里，之所以强调个性化，是因为需要推荐系统能为每个用户推荐适合他们偏好和兴趣的产品，而不是千篇一律的推荐。
一、电子商务推荐系统及构成
电子商务推荐系统(recommendation systems for e-commerce)定义是：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。
推荐系统面对的是用户(user)，任务是为用户提供对项目(item)的推荐。用户是指推荐系统的使用者，也就是电子商务活动中的客户。www.lw881.com项目是被推荐的对象，是指电子商务活动中提供给客户选择的产品和服务，也就是最终推荐系统返回给用户的推荐内容。在一个电子商务活动中，用户数和项目数是非常多的。推荐系统面对的当前用户，称为目标用户或者活动用户。推荐系统的当前工作，就是为根据一定的算法，给出对目标用户的推荐项目。
电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价(rating)数据；推荐方法模块用来根据一定算法，根据用户数据，得出对目标用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。输出模块主要是指得到的推荐以何种形式反馈给用户。
根据项目的特点，目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为对象的个性化推荐系统，主要采用web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页；另一种是网上购物环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合其兴趣爱好的各类产品，如各种书籍，音像等，这种推荐系统也称电子商务个性化推荐系统。
二、电子商务个性化推荐系统的作用
电子商务推荐系统的最大的优点在于它能收集用户兴趣资料并根据用户兴趣偏好为用户主动作出个性化的推荐，也就是说，当用户每次输入用户名和密码登录电子商务网站后，推荐系统就会按照目标用户偏好程度的高低推荐用户最喜爱的n个产品，而且系统给出的推荐是实时更新的，也就是说当系统中的产品库和用户兴趣资料发生改变时，给出的推荐序列会自动改变，大大方便了用户，也提高了企业的服务水平。
总体说来，电子商务推荐系统的作用主要表现在以下几个方面：一方面，使用户从无限的网络资源和商品世界中解脱出来，大大节约了用户采购商品的时间和成本；与此同时，推荐系统的个性化推荐服务，提高了客户对电子商务网站的忠诚度(building loyalty)，将更多的电子商务网站浏览者转变为商品的购买者，从而提高电子商务网站的交叉销售能力(cross-selling)，为电子商务企业赢得了更多的发展机会。
研究表明，在基于电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后，能提高销售额2%-8%，尤其在书籍、电影、cd音像、日用百货等产品相对较为低廉且商品种类繁多的行业，以及用户使用个性化推荐系统的程度高的行业，推荐系统能大大提高企业的销售额。
电子商务推荐系统和销售系统(marketing systems)、供应链决策支持系统(supply-chain decision-support systems)既相似又有不同。销售系统是帮助销售人员如何把产品销售出去；推荐系统最终目的帮助用户，辅助用户购买什么产品做出决策。供应链决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产多少什么产品，以及仓库应该存贮多少各类产品，其最终目的是为企业生产者服务的，而同样推荐系统是面向用户的系统。
三、电子商务个性化推荐系统的研究内容
电子商务个性化推荐的研究有四方面的问题：首先，要解决推荐系统的信息来源问题——推荐系统的基础是用户兴趣资料信息，如何在电子商务环境下尽可能获得更多用户的相关信息，并以合适的形式表示是进行个性化推荐的前提；其次，要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个性化推荐算法是核心；另外，要让推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客观、综合的评价，尤其要注意从准确率、个性化、安全性、用户满意度等多方面进行评价；推荐系统的应用是最终研究的落脚点，推荐系统不仅能为用户提供完全个性化购物环境，更应为企业的销售决策和客户关系管理提供支持。
在电子商务环境下，用户信息收集表示是电子商务个性化推荐的基础。根据当前对电子商务环境下用户信息收集表示的研究来看，主要着眼于研究如何有效地收集能反映用户兴趣偏好的信息，以及如何通过网络数据挖掘等的方法更自动化地收集用户的隐式信息，解决用户信息收集过多的依赖于显式评价数据的问题。
个性化推荐技术是电子商务自动化推荐系统的核心问题。目前的推荐技术有协同过滤推荐(包括基于用户的和基于项目的)、基于用户人口统计信息的推荐、基于内容的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、基于规则的推荐等等。协同过滤推荐是个性化推荐中研究和应用最多的方法，广泛应用于电子商务网站、数字图书馆、网页搜索、新闻过滤等，著名的推荐系统有tapestry、grouplens/netperceptions、ringo/firefly等，其前提假设是存在具有相似兴趣爱好的用户群，每个用户都有与其兴趣爱好相似的邻居用户。预测用户对某一项目的偏好是根据邻居用户对该项目的偏好程度计算的，也就是说如果其邻居用户喜爱某项目，则该用户也很可能会喜爱该项目。协同过滤最大优点是不需要分析对象的特征属性，所以对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影等。
对推荐系统总体性能的评价是推荐系统研究的重要组成部分。目前大都只是采用准确率、召回率等评判尺度对推荐算法进行评价，并没有真正意义上的、提升到对整个推荐系统进行的评价，尤其缺乏从个性化程度、持久性程度、系统的安全性以及用户接受程度等多方面对推荐系统进行综合的评价。
四、研究现状
推荐行为产品或其它项目的软件代理已经在许多应用中使用在电子商务领域，为了增加购买经验并满足客户需求，已经推出了充分利用消费者的访问和购买行为的推荐系统。推荐者通常通过给用户展示他们可能感兴趣的产品或服务来促进购买。例如，诸如就是通过利用偏好或其他用户购买信息来介绍书籍或者其它产品给用户的推荐系统。然而，使用的技术相当简单，而且并非很精确和有效。基本上，程序将当前客户购买的一系列产品与其他客户购买的一系列产品作比较，选择客户购买较多的产品与当前客户购买的产品集合的交集，最后从中选出一些尚未被客户所购买而仍然在顾客购物篮中的产品，并将它们作为推荐列表呈现给客户。该技术也用于类似于协作过滤的文本文档的信息抽取。电影或音乐唱片的推荐，例如，通过预知一个人的偏好与其他人偏好的线性权重集合，并运用协作过滤技术来实现。
基于规则的系统，n1如：ibm的websphere， broadvi-sion， ilog等。他们允许系统管理员根据用户的静态特征和和动态属性来制定规则，一个规则本质上是一个if-then语句，规则决定了在不同的情况下提供不同的服务。基于规则的系统，其优点是简单、直接，缺点是规则质量很难保证，而且不能动态更新。此外，随着规则的数量增多，系统将变得越来越难以管理。
基于内容过滤的系统，例如：personal webwather， syskill&webert， letizia， citeseer， if web， sifter， pva， webmate， webace， elfi和webpersonalizer等。他们利用资源与用户兴趣的相似性来过滤信息。基于内容的推荐系统通过将顾客的偏好与产品内容自动匹配来给顾客提供建议，例如网页和消息条目的推荐。在基于内容的系统中，产品由其普通属性描述。顾客偏好通过分析产品比率以及相应的产品属性来预测。基于内容过滤的系统，其优点是简单、有效。缺点是难以区分资源内容的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的资源，只能发现和用户已有兴趣相似的资源。在基于内容的推荐系统中，一个核心问题是识别关键属性集合。如果该集合太小，显然，这对于识别用户剖面是不充分的。因此，基于内容的推荐系统不能用于仅仅实施一次购买行为新顾客，或者访问了该网站，却没有实施任何购买行为的潜在顾客，以及购买他不是特别经常购买的一种产品的顾客。
协作过滤系统如：webwather， let＇sbrowse， tapestry， grouplens， fab，alexa， firefly， select， likeminds和site-seer等。他们利用用户之间的相似性来过滤信息。协作性的推荐系统估计顾客对特定产品的偏好是根据顾客对该产品的偏好率以及其他顾客对同一产品的偏好率的比较来实现的。协作性的推荐系统与基于内容的推荐系统之间的主要区别是协作性的推荐系统通过跟踪一组顾客过去的行为来给该组中的个别顾客提供建议。使用该方法，顾客现在就可以接受建议，而在基于内容的推荐系统中，只要具有相似意向的其他顾客的偏好，顾客就己经具有先前预测了。基于协作过滤系统的优点是能为用web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用户发现的新的感兴趣的信息，缺点是存在两个很难解决的问题，一个是稀疏性，亦即在系统使用初期，由于系统资源还未获得足够多的评价，系统很难利用这些评价来发现相似的用户；另一个是可扩展性，亦即随着系统用户和资源的增多，系统的性能会越来越低。协作性的过滤方法用来识别与既定客户具有相似兴趣的顾客，所推荐的产品也是这些给定客户喜欢的产品。该方法的一个主要局限是稀疏问题。在基于协作过滤的推荐系统中，很难精确确定下相似客户和识别要推荐的产品。不仅如此，系数问题的极端形式是first-rater问题，当市场引入一种新产品时，不存在可用的先前估计信息。
还有一些个性化服务系统如：websift， fab， anatagon-omy和dynamic profiler等，同时采用了基于内容过滤和协作过滤这两种技术。结合这两种过滤技术可以克服各自的一些缺点，为了克服协作过滤的稀疏性问题，可以利用用户浏览过的资源内容预期用户对其他资源的评价，这样可以增加资源评价的密度，利用这些评价再进行协作过滤，从而提高协作过滤的性能。
近来，许多因特网公司还引进了有关信息产品的推荐系统，它包括web站点推荐，音乐推荐，视频推荐，书籍推荐等等(例如，以及等等)。因特网行销代理机构运用推荐系统对某一广告公司推荐用户(例如ac-tiveagent werbenetz。
通过将书籍推荐给已经购买过特定书籍的顾客实现个性化推荐的。.所推荐书籍概括的分为有两种：小说书籍和非小说书籍。小说书籍的推荐很简单，就是将同一作者的其它小说书籍推荐给特定用户，这样最终就将由该作者撰写的相似类别的小说书籍推荐给了有相似背景的用户。而非小说书籍的推荐将是将每个作者的相似类别的小说书籍推荐给了有相似背景的用户。
五、电子商务推荐技术存在的问题和发展方向
综合目前电子商务中个性化推荐系统的现状可以看出，现存的个性化推荐系统技术大都是基于规则的系统，基于内容过滤的系统，以及协作过滤系统三种。而且，这些个性化推荐系统所运用的技术也仅仅限于基于内容的过滤，knn(l- nearest neighboring)技术，基于聚类的(clustering-based)协作过滤，基于项目的(item-based)协作过滤，序列模式，规则分析等等。由于这些推荐系统各自应用范围的局限，而且都不同程度的需要人工参与，因而导致目前推荐系统的推荐精确度较低。不仅如此，大多数个性化推荐系统只是给用户推荐一些不同类别的资源，这与普通的搜索引擎比较相似，而且对用户正确行为的推荐却比较少。
未来电子商务推荐技术研究的发展主要体现在以下几个方面：
1.组合推荐技术的研究
众所周知，现存的推荐技术已经得到推广和应用，但各种技术都存在一些缺陷，能否将各种推荐技术融合起来作到取长补短是未来电子商务推荐技术研究的重要课题。
2.推荐技术准确度的研究
目前的推荐技术推荐的准确性还得不到保证，准确度的研究还局限在手工实验阶段，因此，研究出自动的准确性验证理论模型就显得非常重要。
3.数据获取方面，主要还是依赖用户的显式评价，在自动获得用户的隐式信息方面做得不够。
4.研究过于集中解决推荐算法性能的提高，对推荐系统的开发与应用，尤其是与企业其它系统的集成应用，在辅助企业的市场销售，客户管理和企业商务智能方面缺乏研究。
参考文献：
[1]coo ley r， mobasher b， srivastava j. data p repara2t ion fo r m ining wo rld w ide w eb brow sing pat l of know ledge and info rmat ion system s， 1999(1) ： 230～241
[2]goldberg d， nichols d， oki bm， terry d. using col-laborative filtering to weave an information tapestry. communi-cations of the acm， 1992，35(12)：61～70.
[3]resnick and endation systems commu-nications of the acm， 40(3)： 56 c58， 1997.98-122
[4]ce，，r，s， ，personalization of supermarket product recommenda-tions， ibm research rport，2000.43-75.
[5]邓爱林，朱扬勇，施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[j].软件学报，2003，(9) .
[6]曾春，邢春晓，周立柱.个性化服务技术综述[j].软件学报，2002，(10).
[7]赵亮，胡乃静，张守志.个性化推荐算法设计[j].计算机研究与发展，2002，(8).
[关键词] 电子商务；推荐系统；协作过滤；个性化推荐
随着互联网的普及和电子商务的发展，商品推荐系统逐渐成为电子商务it 技术的一个重要研究内容，越来越多地得到研究者的关注。目前，几乎所有大型的电子商务系统，如amazon、cdnow、ebay、当当网上书店等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。
而且现在电子商务系统规模的进一步扩大，用户数目和项目数据急剧增加，迫切需要相应信息检索技术产生。商品个性化推荐技术，尤其是协同过滤技术，构成了现有电子商务个性化推荐系统的基础。在这里，之所以强调个性化，是因为需要推荐系统能为每个用户推荐适合他们偏好和兴趣的产品，而不是千篇一律的推荐。
一、电子商务推荐系统及构成
电子商务推荐系统(recommendation systems for e-commerce)定义是：“它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程”。
推荐系统面对的是用户(user)，任务是为用户提供对项目(item)的推荐。用户是指推荐系统的使用者，也就是电子商务活动中的客户。www.lw881.com项目是被推荐的对象，是指电子商务活动中提供给客户选择的产品和服务，也就是最终推荐系统返回给用户的推荐内容。在一个电子商务活动中，用户数和项目数是非常多的。推荐系统面对的当前用户，称为目标用户或者活动用户。推荐系统的当前工作，就是为根据一定的算法，给出对目标用户的推荐项目。
电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价(rating)数据；推荐方法模块用来根据一定算法，根据用户数据，得出对目标用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。输出模块主要是指得到的推荐以何种形式反馈给用户。
根据项目的特点，目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为对象的个性化推荐系统，主要采用web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣爱好的网页；另一种是网上购物环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合其兴趣爱好的各类产品，如各种书籍，音像等，这种推荐系统也称电子商务个性化推荐系统。
二、电子商务个性化推荐系统的作用
电子商务推荐系统的最大的优点在于它能收集用户兴趣资料并根据用户兴趣偏好为用户主动作出个性化的推荐，也就是说，当用户每次输入用户名和密码登录电子商务网站后，推荐系统就会按照目标用户偏好程度的高低推荐用户最喜爱的n个产品，而且系统给出的推荐是实时更新的，也就是说当系统中的产品库和用户兴趣资料发生改变时，给出的推荐序列会自动改变，大大方便了用户，也提高了企业的服务水平。
总体说来，电子商务推荐系统的作用主要表现在以下几个方面：一方面，使用户从无限的网络资源和商品世界中解脱出来，大大节约了用户采购商品的时间和成本；与此同时，推荐系统的个性化推荐服务，提高了客户对电子商务网站的忠诚度(building loyalty)，将更多的电子商务网站浏览者转变为商品的购买者，从而提高电子商务网站的交叉销售能力(cross-selling)，为电子商务企业赢得了更多的发展机会。
研究表明，在基于电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后，能提高销售额2%-8%，尤其在书籍、电影、cd音像、日用百货等产品相对较为低廉且商品种类繁多的行业，以及用户使用个性化推荐系统的程度高的行业，推荐系统能大大提高企业的销售额。
电子商务推荐系统和销售系统(marketing systems)、供应链决策支持系统(supply-chain decision-support systems)既相似又有不同。销售系统是帮助销售人员如何把产品销售出去；推荐系统最终目的帮助用户，辅助用户购买什么产品做出决策。供应链决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产多少什么产品，以及仓库应该存贮多少各类产品，其最终目的是为企业生产者服务的，而同样推荐系统是面向用户的系统。
三、电子商务个性化推荐系统的研究内容
电子商务个性化推荐的研究有四方面的问题：首先，要解决推荐系统的信息来源问题——推荐系统的基础是用户兴趣资料信息，如何在电子商务环境下尽可能获得更多用户的相关信息，并以合适的形式表示是进行个性化推荐的前提；其次，要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个性化推荐算法是核心；另外，要让推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客观、综合的评价，尤其要注意从准确率、个性化、安全性、用户满意度等多方面进行评价；推荐系统的应用是最终研究的落脚点，推荐系统不仅能为用户提供完全个性化购物环境，更应为企业的销售决策和客户关系管理提供支持。
在电子商务环境下，用户信息收集表示是电子商务个性化推荐的基础。根据当前对电子商务环境下用户信息收集表示的研究来看，主要着眼于研究如何有效地收集能反映用户兴趣偏好的信息，以及如何通过网络数据挖掘等的方法更自动化地收集用户的隐式信息，解决用户信息收集过多的依赖于显式评价数据的问题。
个性化推荐技术是电子商务自动化推荐系统的核心问题。目前的推荐技术有协同过滤推荐(包括基于用户的和基于项目的)、基于用户人口统计信息的推荐、基于内容的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、基于规则的推荐等等。协同过滤推荐是个性化推荐中研究和应用最多的方法，广泛应用于电子商务网站、数字图书馆、网页搜索、新闻过滤等，著名的推荐系统有tapestry、grouplens/netperceptions、ringo/firefly等，其前提假设是存在具有相似兴趣爱好的用户群，每个用户都有与其兴趣爱好相似的邻居用户。预测用户对某一项目的偏好是根据邻居用户对该项目的偏好程度计算的，也就是说如果其邻居用户喜爱某项目，则该用户也很可能会喜爱该项目。协同过滤最大优点是不需要分析对象的特征属性，所以对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影等。
对推荐系统总体性能的评价是推荐系统研究的重要组成部分。目前大都只是采用准确率、召回率等评判尺度对推荐算法进行评价，并没有真正意义上的、提升到对整个推荐系统进行的评价，尤其缺乏从个性化程度、持久性程度、系统的安全性以及用户接受程度等多方面对推荐系统进行综合的评价。
四、研究现状
推荐行为产品或其它项目的软件代理已经在许多应用中使用在电子商务领域，为了增加购买经验并满足客户需求，已经推出了充分利用消费者的访问和购买行为的推荐系统。推荐者通常通过给用户展示他们可能感兴趣的产品或服务来促进购买。例如，诸如就是通过利用偏好或其他用户购买信息来介绍书籍或者其它产品给用户的推荐系统。然而，使用的技术相当简单，而且并非很精确和有效。基本上，程序将当前客户购买的一系列产品与其他客户购买的一系列产品作比较，选择客户购买较多的产品与当前客户购买的产品集合的交集，最后从中选出一些尚未被客户所购买而仍然在顾客购物篮中的产品，并将它们作为推荐列表呈现给客户。该技术也用于类似于协作过滤的文本文档的信息抽取。电影或音乐唱片的推荐，例如，通过预知一个人的偏好与其他人偏好的线性权重集合，并运用协作过滤技术来实现。
对于推荐系统的研究可分为三个种类：技术系统开发研究，用户行为研究和隐私问题研究。其中技术系统开发是重点。目前各种推荐技术，例如数据挖掘，代理和推理，都已经应用到了推荐系统中。现存的推荐系统从广义上可以划分为基于规则的系统和信息过滤系统。信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和协作过滤系统两种。
基于规则的系统，n1如：ibm的websphere， broadvi-sion， ilog等。他们允许系统管理员根据用户的静态特征和和动态属性来制定规则，一个规则本质上是一个if-then语句，规则决定了在不同的情况下提供不同的服务。基于规则的系统，其优点是简单、直接，缺点是规则质量很难保证，而且不能动态更新。此外，随着规则的数量增多，系统将变得越来越难以管理。
基于内容过滤的系统，例如：personal webwather， syskill&webert， letizia， citeseer， if web， sifter， pva， webmate， webace， elfi和webpersonalizer等。他们利用资源与用户兴趣的相似性来过滤信息。基于内容的推荐系统通过将顾客的偏好与产品内容自动匹配来给顾客提供建议，例如网页和消息条目的推荐。在基于内容的系统中，产品由其普通属性描述。顾客偏好通过分析产品比率以及相应的产品属性来预测。基于内容过滤的系统，其优点是简单、有效。缺点是难以区分资源内容的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的资源，只能发现和用户已有兴趣相似的资源。在基于内容的推荐系统中，一个核心问题是识别关键属性集合。如果该集合太小，显然，这对于识别用户剖面是不充分的。因此，基于内容的推荐系统不能用于仅仅实施一次购买行为新顾客，或者访问了该网站，却没有实施任何购买行为的潜在顾客，以及购买他不是特别经常购买的一种产品的顾客。
协作过滤系统如：webwather， let＇sbrowse， tapestry， grouplens， fab，alexa， firefly， select， likeminds和site-seer等。他们利用用户之间的相似性来过滤信息。协作性的推荐系统估计顾客对特定产品的偏好是根据顾客对该产品的偏好率以及其他顾客对同一产品的偏好率的比较来实现的。协作性的推荐系统与基于内容的推荐系统之间的主要区别是协作性的推荐系统通过跟踪一组顾客过去的行为来给该组中的个别顾客提供建议。使用该方法，顾客现在就可以接受建议，而在基于内容的推荐系统中，只要具有相似意向的其他顾客的偏好，顾客就己经具有先前预测了。基于协作过滤系统的优点是能为用web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用户发现的新的感兴趣的信息，缺点是存在两个很难解决的问题，一个是稀疏性，亦即在系统使用初期，由于系统资源还未获得足够多的评价，系统很难利用这些评价来发现相似的用户；另一个是可扩展性，亦即随着系统用户和资源的增多，系统的性能会越来越低。协作性的过滤方法用来识别与既定客户具有相似兴趣的顾客，所推荐的产品也是这些给定客户喜欢的产品。该方法的一个主要局限是稀疏问题。在基于协作过滤的推荐系统中，很难精确确定下相似客户和识别要推荐的产品。不仅如此，系数问题的极端形式是first-rater问题，当市场引入一种新产品时，不存在可用的先前估计信息。
还有一些个性化服务系统如：websift， fab， anatagon-omy和dynamic profiler等，同时采用了基于内容过滤和协作过滤这两种技术。结合这两种过滤技术可以克服各自的一些缺点，为了克服协作过滤的稀疏性问题，可以利用用户浏览过的资源内容预期用户对其他资源的评价，这样可以增加资源评价的密度，利用这些评价再进行协作过滤，从而提高协作过滤的性能。
近来，许多因特网公司还引进了有关信息产品的推荐系统，它包括web站点推荐，音乐推荐，视频推荐，书籍推荐等等(例如，以及等等)。因特网行销代理机构运用推荐系统对某一广告公司推荐用户(例如ac-tiveagent werbenetz。
通过将书籍推荐给已经购买过特定书籍的顾客实现个性化推荐的。.所推荐书籍概括的分为有两种：小说书籍和非小说书籍。小说书籍的推荐很简单，就是将同一作者的其它小说书籍推荐给特定用户，这样最终就将由该作者撰写的相似类别的小说书籍推荐给了有相似背景的用户。而非小说书籍的推荐将是将每个作者的相似类别的小说书籍推荐给了有相似背景的用户。
五、电子商务推荐技术存在的问题和发展方向
综合目前电子商务中个性化推荐系统的现状可以看出，现存的个性化推荐系统技术大都是基于规则的系统，基于内容过滤的系统，以及协作过滤系统三种。而且，这些个性化推荐系统所运用的技术也仅仅限于基于内容的过滤，knn(l- nearest neighboring)技术，基于聚类的(clustering-based)协作过滤，基于项目的(item-based)协作过滤，序列模式，规则分析等等。由于这些推荐系统各自应用范围的局限，而且都不同程度的需要人工参与，因而导致目前推荐系统的推荐精确度较低。不仅如此，大多数个性化推荐系统只是给用户推荐一些不同类别的资源，这与普通的搜索引擎比较相似，而且对用户正确行为的推荐却比较少。
未来电子商务推荐技术研究的发展主要体现在以下几个方面：
1.组合推荐技术的研究
众所周知，现存的推荐技术已经得到推广和应用，但各种技术都存在一些缺陷，能否将各种推荐技术融合起来作到取长补短是未来电子商务推荐技术研究的重要课题。
2.推荐技术准确度的研究
目前的推荐技术推荐的准确性还得不到保证，准确度的研究还局限在手工实验阶段，因此，研究出自动的准确性验证理论模型就显得非常重要。
3.数据获取方面，主要还是依赖用户的显式评价，在自动获得用户的隐式信息方面做得不够。
4.研究过于集中解决推荐算法性能的提高，对推荐系统的开发与应用，尤其是与企业其它系统的集成应用，在辅助企业的市场销售，客户管理和企业商务智能方面缺乏研究。
参考文献：
[1]coo ley r， mobasher b， srivastava j. data p repara2t ion fo r m ining wo rld w ide w eb brow sing pat l of know ledge and info rmat ion system s， 1999(1) ： 230～241
[2]goldberg d， nichols d， oki bm， terry d. using col-laborative filtering to weave an information tapestry. communi-cations of the acm， 1992，35(12)：61～70.
[3]resnick and endation systems commu-nications of the acm， 40(3)： 56 c58， 1997.98-122
[4]ce，，r，s， ，personalization of supermarket product recommenda-tions， ibm research rport，2000.43-75.
[5]邓爱林，朱扬勇，施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[j].软件学报，2003，(9) .
[6]曾春，邢春晓，周立柱.个性化服务技术综述[j].软件学报，2002，(10).
[7]赵亮，胡乃静，张守志.个性化推荐算法设计[j].计算机研究与发展，2002，(8).
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