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ＣｔｏＣ電子商務站點中的個性化推薦技術
[摘 要] 個性化推薦技術在現代電子商務站點中的應用越來越大,尤其對于CtoC電子商務站點而言更是如此。本文首先論述了CtoC電子商務站點中的個性化推薦技術特點,如必須為匿名購買者提供推薦內容,應該使用圖片等多媒體信息和關鍵詞結合的推薦內容,只負責內容推薦而不負責輔助交易行為的完成等。最后,結適用戶愛好模式表達方式和個性化推薦技術的應用領域,說明了未來的發展遠景和展看。[關鍵詞] 個性化 電子商務 信息推薦
一、引言
現代電子商務技術的快速發展,給人們的生活和生產帶來了深刻的影響。大量傳統的商品交易行為和過程都開始并持續的向網絡上轉移。應該說,這種改變盡非一種僅僅形式上的改變,同時,也催生了很多新的交易方法和規則,如近年來諸如淘寶店面之類的新型創業模式等。然而,正如所有的網絡應用一樣,現代的電子商務技術也面臨著很多挑戰,其中比較明顯的題目就是信息過載。由于電子商務網站數目眾多,內容也可以達到幾乎無窮大的規模,顯然這是傳統貿易模式所無法提供的。但與此相對的是,在網絡環境下,客戶卻經常面對著海量的信息資源,無法在有限的時間內獲取和了解到自己所想要的有效內容,這在很大程度上影響了客戶使用電子商務站點的信心。近年來,人們對此進行了大量的研究和探索。隨著個性化推薦技術的出現和發展,在電子商務站點中使用此技術將有助于上述題目的改善。
二、個性化推薦技術
個性化推薦技術通過一種類似于一對一營銷式的營銷戰略技術,可以對電子商務站點的內容和服務進行自動化的大規模定制,以適應不同客戶的個性化要求。在過往的幾年中,個性化推薦技術越來越受到人們的關注,不同的學者往往給出并不一致的定義。如有人以為個性化是一種能力,這種能力可以根據從客戶偏好和行為特征中提取到的知識來對客戶提供定制化的服務和內容;也有人以為個性化綜合使用了網絡技術和客戶信息,而這些信息包含已收集來的信息和實時產生的信息,有針對性的定制貿易站點以適應客戶的交互行為,這會有效的降低交易的處理時間和讓客戶得到更為滿足的產品;還有的學者以為個性化是根據已有的偏好知識和交易活動中的行為,定制交流方法的一種能力,也就是說,個性化通過建立一種一對一的有義聯系,理解客戶的個別需求,幫助實現在特定的環境下正確和豐富的表達客戶需求特征,從而增強客戶的忠誠度。綜上所述,固然定義角度略有不同,但是所闡述的觀點都是一致的,即個性化推薦技術是一種促使客戶訪問Web站點的體驗更偏向于客戶喜好的技術。
二、CtoC電子商務站點中個性化推薦技術特點
與其他諸如BtoB等類型的電子商務站點相比,CtoC電子商務站點中的Web用戶行為特征具有較為明顯的區別,造成這種區別的主要原因在于CtoC電子商務站點用戶并非專業買家或者賣家,因此不論是從發布商品信息的質量,還是交易過程的完成,都有自己的特殊性�；谶@種原因,在使用CtoC電子商務站點中Web個性化推薦技術的時候,必須要充分考慮這些用戶行為因素,來選擇合適和有效的技術實現方法。
結合CtoC電子商務站點用戶的諸多行為特點,該種類型站點所能采用的Web個性化推薦技術應該有如下幾個特點:
一是該種Web個性化推薦技術必須可以為匿名購買者提供推薦內容,購買者不需要注冊或者登錄也能使用個性化推薦功能。從交易過程來看,CtoC電子商務站點所面對的Web用戶群往往都是各個非專業的大型貿易實體,其中很大的一部分群體都是一般的小型商家和普通消費者,通過這種類型的CtoC電子商務站點,這些用戶可以直接進行線下交易。具體來說,賣方用戶必須是注冊用戶,并需要向該站點提供自己的聯系信息,同時他們還可以發布所要銷售的商品信息。而買方用戶則不需要一定注冊,事實上,為了方便用戶使用,很多站點都答應匿名用戶瀏覽選擇所需商品。他們只需查詢這些商品的發布信息,并選擇所需的商品。一旦選擇到合適的商品,買方用戶就可以根據賣方用戶所提供的信息直接與賣方用戶取得聯系。為此,在CtoC站點中使用個性化推薦技術的時候,一定要選擇合適的匿名用戶行為特征識別方法,如服務器端日志挖掘技術和客戶端信息采集技術等,從而實現對此類用戶的個性化推薦功能。
二是該種Web個性化推薦技術應該使用圖片等多媒體信息和關鍵詞結合的推薦內容。在具體推薦過程中,對于這些不同的圖片信息可以通過所在網頁的URL來惟一確定。從商品的發布信息來看,賣方用戶可以發布的信息往往是包括圖片和關鍵詞在內的一些商品信息,其中,圖片所包含的信息相對真實性較強,買方用戶可以直接根據圖片內容獲知對商品的喜好程度,但是圖片本身并不易于檢索,買方用戶在搜索所需商品時,很難直接定位所需商品的圖片,相反,買方用戶一般都是通過站點所提供的瀏覽界面來逐次查看,因此,單獨利用圖片信息就會缺乏有效的快速檢索方法。所以,賣方用戶往往需要同時提供銷售商品的關鍵詞信息,它通過幾個簡潔的文字來標明商品的重要特征,而且買方用戶可以直接利用這些關鍵詞進行快速搜索。但是,由于賣方用戶的非專業性特點,或者由于某種主觀因素的影響,賣方用戶可能并不能或者不愿提供正確的關鍵詞信息,這就造成關鍵詞查詢所產生的一個題目,那就是買方用戶通過關鍵詞固然可以快速搜索到所需商品,但是,仍然需要進一步通過圖片或者更為具體的文字說明來確定該商品是否滿足。所以,將這兩方面結合,可以給用戶提供更為正確的推薦內容。
三是該種Web個性化推薦技術只負責內容推薦,不負責輔助交易行為的完成,甚至都無法實現主動推送功能。由于大部分CtoC站點的買賣雙方都沒有完善的網絡交易渠道,真實的貨款和商品交易往往都不在該站點上進行,站點只是一個溝通的媒介。所以,在提供個性化推薦內容時,站點并不需要事實上也不可能采用信息推送的推薦方法來向用戶發布信息,更多的實際情況是在用戶瀏覽商品信息時,站點能夠在瀏覽頁面上向當前用戶展示推薦的商品信息內容。值得留意的是,近年來隨著網絡技術的快速發展,電子商務平臺也越來越多的開始集成在線支付等電子業務,如阿里巴巴的支付寶等。
除此以外,CtoC電子商務站點中Web個性化推薦技術還需考慮很多其他因素,比如由于每種個性化推薦技術都存在一定的局限性,所以可以綜合運用多種個性化技術來處理不同的推薦內容和方法,以達到更好的推薦效果等。
三、發展與展看
首先,從用戶愛好模式表達上看,未來的發展趨勢之一就是結合語義智能分析。用戶個性化推薦技術的關鍵內容在于正確和有效的表達用戶愛好模型,并基于此模型來計算與推薦客體的相關度,因此,如何有效和正確表達用戶的個性化特征成為所有個性化推薦方法的基礎和重要影響因素。目前,常見的方法主要分為兩大類:一類是基于關鍵詞表達(Keyword-based)的用戶愛好模型,這種方法出現較早,簡單易行,它主要使用與當前用戶個性化特征相關的關鍵詞序列來表達用戶愛好模型;另一類是基于語義表達(Semantic-based)的用戶愛好模型,該方法在基于關鍵詞表達的方法之上,利用詞語概念和彼此之間的語義聯系來構造較為完整的語義層次模型或者語義網絡模型。由于該方法可以更好的處理一詞多義和多詞一義的各種語言現象,所以近年來逐漸受到學者的廣泛關注。對于如何表達這種語義特征,伴隨著用戶本體理論的研究和發展,很多學者都嘗試使用XML數據結構來表達用戶個性化信息,并以此來構造語義信息更為豐富的用戶愛好模型�！ ∑浯�,從個性化推薦技術的應用領域看,目前的個性化推薦技術主要應用于Web站點之中。此時,在個性化服務中起到基礎作用的用戶愛好模式卻往往分散于各個Web應用系統中,固然每個Web站點都會給自己的用戶提供和存儲相應的用戶愛好模式,但是這種用戶愛好模式卻不能共享于其他相關的應用領域,所以用戶往往需要不斷的維護在各個Web站點上的不同愛好模式,這顯然增加了用戶的使用本錢。由此,用戶對自己的愛好模式難以形成十分確切的概念,也難以在用戶心中形成一個同一的印象,更難以讓用戶對自己的愛好模式進行有效的控制。事實上,已有的一些系統已經開始對此進行研究,通過制定標準來答應用戶對自己的個性化愛好模式進行有效的治理。近年來隨著移動設備的快速發展,個性化服務的范圍也逐漸擴大到移動網絡服務中,這種方式被稱為便攜式個性化信息服務(Portable Personalization Information Service)。通過與移動設備的有效結合,并在各種移動終端設備上存儲相關用戶愛好模式信息,才能更有效的發揮這種用戶模式的復用性。如有的系統使用一種被稱為“簡化卡(Simplicity Card)”的智能體,其中存儲有用戶的愛好模式信息和個人數據,同時可以和移動設備結合起來,很多用戶將這種智能體看成是一種個人標志,并且以為它極大的擴展了用戶自身。所以,這種新型的便攜式個性化推薦服務開始逐漸成為現實。對于CtoC電子商務站點而言,這顯然是一個發展潛力很大的空間。
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