电子商务个性化推荐与大数据资源的专业化处理

邢亚琼

（长春工业大学，长春 130000）

电子商务个性化推荐与大数据资源的专业化处理

邢亚琼

（长春工业大学，长春 130000）

电子商务以其快捷性和便利性，为顾客提供了更方便的服务，而随着顾客个性化需求的不断加强，进行精准的个性化推荐服务就显得尤为重要。而大数据时代的到来正为此提供了机遇，使个性化推荐得以顺利发展，但任何事物的发展过程中都可能遇到瓶颈，本文就电子商务个性化推荐与大数据资源的专业化处理所遇到的问题进行探讨。

电子商务；大数据；个性化推荐；专业化处理

1　电子商务个性化推荐与大数据资源的专业化处理选题背景和研究意义

随着互联网和大数据的高度发展，信息时代已经悄然涵盖了人们生活的方方面面，不仅为人们的衣食住行提供方便，也为电子商务的发展带来了新的契机。但随着互联网用户不断增多，网络数据繁冗杂乱，人们接触到更多有用信息的同时，也被不相关的信息所干扰，对于个人而言是一种负担，对于一个每天需要处理成千上亿数据的电子商务企业来说，这无疑影响巨大。为此，众多研究人员进行了大量的思考，他们从人工智能寻找突破口。对于如何利用大数据更好地发展电子商务，需要考虑着重两个方面来考虑，一个是电子商务企业如何通过各种数据挖掘技术挖掘用户的行为数据信息分析用户偏好，从众多服务中排除用户需求可能性不大的服务，使顾客从无限的网络资源和产品世界中解脱出来，节约顾客的采购成本和时间成本，即为用户提供个性化推荐服务，这对于高效、便捷的社会交易模式作用巨大。另一个是对于所获取的资源如何进行专业化处理，这需要企业技术上的能力，也更需要企业对数据资源的挖掘能力。只有解决了这两方面的问题，企业才可以建立稳定的客户群，提高服务质量，从而提高企业的市场竞争力。

2　大数据

伴随着云时代的到来，2008年，大数据（big data）首次出现在大众的视野，以其的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）引起了众多机构和学者的关注，其中麦肯锡全球研究所将其描述为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。但大数据的战略意义不仅在于掌握庞大的数据资源，而更多在于将这些资源进行专业化处理，更好地服务于政治、经济、社会各个方面，同样是近几年兴起的电子商务产业便是其中之一。

3　电子商务的个性化推荐

近几年电子商务在逐步走向成熟，并且很好地利用了大数据资源的特性，推出了个性化推荐的功能，即根据顾客的基本信息、行为、兴趣爱好等特征，通过合理的构建模型，主动为顾客提供更精准化的服务，以达到良好的用户体验。这样，有助于顾客节约时间成本，更快速地选择更需要、更合适的产品，更好地满足顾客不同的个性化需求，提高顾客对企业的忠诚度和满意度，增加用户黏性。

4　电子商务的个性化推荐与大数据资源的专业化处理

大数据的出现无疑为电子商务的发展带来了机遇，但如何使电子商务实现质的飞跃，很多问题有待探讨，其中，有关大数据资源的专业化处理是很重要的环节。

有关大数据资源专业化处理，可以从两个方面探讨：一是大数据本身信息资源的专业化处理技术；二是大数据资源渠道的专业化整合。

当今，运用在电子商务个性化推荐中有关大数据信息资源的处理技术已有很多。①基于协作的过滤技术，这种推荐通过找出与当前用户相识的用户，在该相似用户喜欢的东西与当前用户喜欢的东西相同的假设前提下，为当前用户提供个性化服务。②基于规则的推荐技术，这种推荐方法着重研究不同商品之间的关联规则，假设用户购买所需商品之后极有可能购买相关联的商品，从而将两种商品同时出现在用户的可选范围内，增大用户购买的概率。这种方法容易理解，研究技术较为成熟，有广泛的研究基础，另外实现的软件、技术人员等也比较丰富。③基于内容过滤的技术，这种推荐技术根据用户的历史信息构造用户偏好文档，计算推荐项目与用户偏好文档的相似度，将最相似的项目推荐给用户。④基于效用的推荐技术，首先对用户所购买的商品的效用进行计算，为每种类型的用户和商品量身定做效用模型，然后将用户和商品的参数带入效用函数进行计算，进行效用值排序，进而为用户推荐排名靠前的商品。这些个性化推荐的算法尽管还存在一些不足，但纵观人类对于技术的应用，相信未来这些技术会得以完善，所以对处理技术这一方面可以保持乐观。

在大数据资源渠道的专业化整合方面，就没有那么乐观了。现在大多电子商务有关企业都是利用自身平台顾客的信息进行个性化推荐，但不同顾客的信息丰富程度各异，甚至有些顾客只有基本信息。这样说来，这种大数据还不算大，还是具有很大的发展空间的，那么如何整合多个渠道的大数据资源就显得尤为重要了，但也是甚为困难的。

第一，整合不同渠道的大数据资源无疑需要多个渠道企业的通力合作，这将很难在短时间内达成。因为在如今以客户为中心的经济理念下，各个企业的顾客信息无疑是极具价值的，甚至超过了可看得见的利润，要使多个渠道的大数据资源进行整合，就涉及了利益分配问题，这是最令人头痛的。第二，整合不同渠道的大数据资源会涉及顾客隐私问题。顾客在不同渠道的行为信息、动向等默认只被当前平台获取，若在未经顾客允许的情况下，将顾客的信息进行共享，可能会降低顾客的信任度，甚至触犯法律。

这两个方面的问题只是在大数据资源渠道整合过程中较为显性的，还存在很多隐性的问题需要发掘。但这些可以触及到的问题已经很棘手，值得该方面的经济学家研究一番，找到突破口，使大数据的利用更好地为电子商务个性化推荐服务。在此期间，笔者拭目以待，也希望更多有志向从事该方面研究的人才贡献自己的一份力量，如果可以有效地解决所面临的这些问题，笔者有理由相信电子商务的发展会迈上新的台阶。

10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.10.094

F724.6

A

1673-0194（2016）10-0136-01

2016-04-02