基于关联规则的电子商务商品推荐系统研究

　　[摘 要]本文首先探讨了电子商务推荐系统的定义和类型，然后分析了电子商务推荐系统的作用，最后在此基础上对基于关联规则推荐系统的实现进行了研究。
　　[关键词]电子商务；推荐系统；关联规则
　　[中图分类号]TP399 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2008)52-0078-02
　　
　　电子商务系统规模越来越大、商品越来越多，让用户拥有了更大选择空间。同时用户必须在大量的无关信息中找寻自己所需商品，这也增加了用户购买的难度。为了解决这种信息过载问题，有效地指导用户在电子商务系统中方便的购物，人们提出了电子商务个性化推荐系统技术。
　　
　　1 电子商务推荐系统定义
　　
　　电子商务推荐系统的定义为：“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。”推荐系统的当前工作就是根据一定的算法，给出对目标用户的推荐项目。在网上购物环境下的以商品为推荐对象，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，简称电子商务推荐系统。
　　
　　2 电子商务推荐系统的作用
　　
　　商家通过推荐系统保持与客户的联系，提高电子商务系统的访问量，从而提高电子商务系统的销售能力。推荐系统主要通过如下三种途径增加销售：
　　2.1 将电子商务系统的浏览者转变为购买者
　　电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望，电子商务推荐系统能够挖掘出一些潜在用户，向他们推荐其感兴趣的商品，从而将一些网站商品的浏览者变成实际的购买者。
　　2.2 提高电子商务系统的交叉销售能力
　　电子商务推荐系统在用户购买过程中向其推荐其他有价值的商品，使用户购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品。这种个性化电子商务能够发现用户的购买模式，减少用户冗余访问，从而有效提高电子商务系统的交叉销售能力。
　　2.3 建立和加强用户的忠诚度
　　如果电子商务推荐系统的推荐质量很高，那么用户会再次访问这个网站，并会推荐给其他人。由于这种“一对一”的服务，进一步吸引了用户，使用户在站点上逗留的时间加长，有效地防止用户离去，提高了用户对电子商务站点的忠诚度。
　　
　　3 基于关联规则个性化商品推荐系统的实现
　　
　　基于关联规则的推荐算法可以分为离线的关联规则推荐模型建立阶段和在线的关联规则推荐模型应用阶段。离线阶段使用各种关联规则挖掘算法建立关联规则推荐模型，这一步比较费时，但放在离线模块进行；在线阶段根据建立的关联规则推荐模型和用户的购买行为向用户提供实时的推荐服务。
　　3.1 关联规则
　　关联规则是一种发现数据集中项与项之间可能存在的相关性的挖掘技术。以下给出的数学模型用来描述关联规则的发现问题。设I=