商业个性化推荐模型综述

徐 畅

(河北大学 河北 保定 071000)



商业个性化推荐模型综述

徐 畅

(河北大学 河北 保定 071000)

半个世纪的信息技术革命，同几百年的工业革命一样波澜壮阔、风起云涌。随着海量的资讯以及消费个体行为数据呈指数级爆发增长，新的商业理论与商业模式不断涌现，无论是《长尾理论》，还精准社会化营销，无论是《重新定位》，还是基于用户偏好的市场细分，其所指向的趋势是一致的，即为每一个终端消费者提供他们最想要的产品和服务。

商业未来将由个性化技术驱动。个性化技术和商业应用的出现是以网络为代表的数字化技术发展的必然。在我们可以预见的未来，无论是产品还是服务，都将为每一个消费者量身打造，信息世界正在变得越来越聪明和智能，似乎比我们还了解自己想要的是什么。

电子商务；商务；个性化推荐

一、个性化电子商务

(一)零售电子商务

顾客的偏好因人而异，零售网站更应该依据顾客的喜好来展示他们需要的商品，从而改善他们的浏览体验。个性化推荐技术已经给了零售网站提供了解决方案。目前有很多大型的零售网站，比如：Amazon、CDNOW、Netflix等都在采用个性化推荐技术来改善顾客的购物体验。个性化推荐系统能够根据每位顾客在网站上的浏览和访问历史来挖掘顾客的个性化偏好，从而向不同的顾客展示他们各自需要的商品。

现在零售网站在挖掘顾客的偏好时主要采取以下两种思路：一种是基于用户来判断顾客之间的相似性，即判断某位顾客与哪类人更相似。业界现在常用的一种技术就是基于用户的协同过滤，即经常买同样商品的人，也有相似的偏好，我们能知道喜欢这个商品的人还可能喜欢哪些商品；第二种是基于商品来判断商品之间的关联度。主要是判断哪些商品之间更加相关。例如对iPhone感兴趣的人也会对iPhone的配件感兴趣。有时候也可以利用商品的描述和分类信息进行个性化推荐。

(二)个性化网络团购

作为网络购物的后起之秀，有专门以团购业务的创业公司，例如：美团网、拉手网、糯米团等；有将团购作为核心业务的生活信息服务类网站，类如：大众点评网、58团购、赶集网等；各大互联，网公司也大力发展团购业务，例如：淘宝、腾讯、新浪等。

了解用户兴趣最简单的方法就是主动询问。当你在团购网站注册的时候，会被问及地址和性别等信息，还主动提交自己感兴趣的团购类别。了解之后商家可以通过电子邮件营销或者个性化着陆页的方法实现个性化团购信息推送。

个性化EDM技术中，不同的用户有着不同的偏好，有些偏好可能是价格、商品类别属性，也有可能是用户的潜在购买需求。个性化EDM的神奇之处在于，他能根据这些偏好信息向不同的用户推送不同的信息，把用户最感兴趣的信息列在邮件内容的最显眼的地方。

着陆页，即不同用户看到的网站首页内容有所不同，根据用户对团购商品的不同偏好，个性化的着陆页讲为不同的用户呈现不同的内容。

二、个性化定价和促销

价格歧视是指经营者就同样生产成本的商品或服务，针对不同的购买者实行不同的销售价格。从经营者角度看，不同购买者对同样的商品或者服务愿意支付的最高价格不同，采取价格歧视能够使得经营者获得超额利润。

个性化定价主要包括三个步骤：

第一，识别每一位顾客最多愿意支付多少钱，例如对于任意一张DVD，我们知道鲍勃和露西各自愿意支付多少钱买。

第二，在了解顾客愿意支付意愿的基础上，我们需要决定某个商品应该卖给哪些顾客来实现自己最大化利润。

第三，设计“价格歧视”的机制：在以上两个步骤的基础上，我们需要制定一个歧视机制。这个机制能让不同的顾客享受到不同商品的优惠。

为了知道每一位顾客最多愿意支付多少钱，企业可以根据历史信息，针对每一位顾客提供不同的价格。1.是基于顾客的个人信息，根据顾客的个人信息制定个性化只是一个不完美的简单尝试，除了基于性别还可以基于年龄种族、地区甚至外貌来定价，这样简单粗略的定价也可能带来不必要的麻烦；2、基于顾客购买历史，可以根据会员之前购买的商品、购买时间和购买价格等历史交易数据，我们可以知道每位顾客购买某个商品的频率以及对价格的敏感程度来判断顾客愿意支付的价格。

三、个性化超市服务于促销

(一)个性化超市服务

1.智能购物车导航。stop&stop推出IBM“个人购物助手”的个性化解决方案，在超市的购物车上安装计算机，并配有无线网，顾客在超市购物前把自己需要购买的物品传到超市会员账户上，到超市后，只需在购物车上刷一下会员卡，购物助手就能够读取顾客之前传的购物清单，进而为顾客规划一条最短的购物路线，通过天花板的位置跟踪系统里为顾客指引购物路线，帮助顾客节省时间。不仅如此，该助手还可以提供商品的详细信息。

2.虚拟服务人员。Sensory公司开发一个可以和顾客交谈的“超市阿凡达”。这是一个出现在超市的终端或者智能购物车上的虚拟人物形象，它的语言识别、说话的表情甚至是嘴唇的动作都是根据真人模式的。人工智能技术今后能给超市带来更加个性化的服务，不只是顾客通过购物助手来查询他们需要的信息，我们还可以主动地挖掘顾客的偏好。

(二)超市的个性化促销

1.过道上的实时促销。随着技术的发展，超市经理人开始琢磨投放个性化的优惠券的时间。Stop&stop的经理人说，我们以前的销售努力是针对购物后的客户而设计的，现在不同了，我们希望能够吸引过道中的顾客，领他们积极做出购买决策。根据购买历史记录推算出顾客这个时间段大概需要什么物品，积极发放个性化推荐后的优惠券。

2.个性化定价方法+顾客实施数据。Safeway超市是通过购物车推出个性化优惠券，除了通过购物车上安装个人购物助理以外，还在购物车上安装了明爱装置来确定顾客在哪个货架前停留的时间，手机顾客实时数据，从而为过道的顾客提供个性化的降价和促销。

四、个性化搜索引擎

(一)基于地理位置搜索。基于地理位置搜索的原理很简单：根据用户的IP地址即可确定用户的所在的城市。根据这个用户的地理位置提供个性化搜索。一般的步骤：在传统的搜索引擎结构上，个性化搜索引擎首先通过用户的搜索历史和其他信息来了解用户搜索的兴趣，然后根据用户兴趣对网页进行排序，从而为用户提供个性化的搜索结果。其中最关键的步骤是准确推断用户的搜索时的兴趣。

(二)基于行为的个性化。基于行为的个性化的基本思路是：我们不在乎网页的具体内容是什么，我们只通过用户访问了什么网页来推测他还对哪些网页感兴趣，这种方法的代表技术是协同过滤。我们通过相关性或用户之间的相似性来推测用户还会对什么网页兴趣，用户可能感兴趣的网页，pagerank的修正系数就越大，网页在搜索结果中的排序也就会相应提高。

(三)基于内容的个性化推荐。利用关键词语义发掘用户兴趣的模式，基本思路：我们关心的搜索历史数据不再是用户的点击数据，而是用户输入的关键词。这种方法把用户的每一次搜索看成一次会话，从这些会话中分析用户对关键词的兴趣模型。用户可能对那些内容和用户兴趣模型中的关键词匹配度高的网页更有兴趣。

[1]马瑞英，贾志扬.E-Learning系统的个性化推荐方法研究[M].北京：人民邮电出版社，2013,(55):10-45.

[2]杨长春.用户多兴趣信任度的个性化推荐[J].计算机工程与应用，2012,(32).

[3]柏林森，周涛.个性化商业的未来[M].机械工业出版社,2014

徐畅(1993-)，女，汉族，河北唐山人，硕士研究生在读，现就读于河北大学管理学院，管理科学与工程专业。