電子商務中個性化信息服務的研究
摘要：與傳統信息服務相比，個性化信息服務能更好地滿足用戶的需求，是電子商務發展的方向。本文在介紹個性化信息服務的同時，著重討論了實現個性化信息服務的關鍵技術——個性化信息推薦系統，嘗試給出一個個性化信息服務推薦系統的體系結構。關鍵詞： 電子商務個性化信息服務個性化推薦系統
一、個性化信息服務
隨著網絡技術的不斷發展和電子商務的盛行，個性化信息服務成為了各商家在激烈的競爭中立于不敗之地的重要法寶。DELL公司的成功，就證實了個性化信息服務的重要性。個性化信息服務是指互聯網絡使用者可以按照自己的目的和需求，在某種特定的網絡功能和服務方式中，自己設定網上信息的來源方式、表現形式、特定網上功能以及其他的網上服務方式等，以達到最為快捷地獲取自己所需的網上信息服務內容的目的，強調“以用戶為中心”盡可能的滿足用戶的需求。個性化信息服務應用于電子商務中，通過捕獲用戶的興趣來提高商品的銷售量。
二、個性化信息服務的主要特點
1.以用戶為中心，以滿足用戶個性化的價值追求為目標。個性化信息服務應主動為用戶選擇最需要的資源與服務，根據用戶需求的變化，動態的改變所提供的信息，讓用戶得到個性化的服務。它以滿足特定用戶的特定需求為主旨，以給用戶提供最快捷、最方便、最易用的服務為目標，它是“以用戶為中心”的服務，可以是以用戶的信息需求為依據，面向用戶開展的一切服務性活動，也可以是針對特定需求向用戶提供特定信息的有計劃、有目的的活動，服務的基礎就是用戶的信息需求。
2.具備智能化信息分析與處理功能。個性化信息服務中的智能化信息分析與處理功能一方面表現在系統的主動性推薦和協同推薦上，另一方面表現在對用戶綜合行為的挖掘中。主動推薦是指主動采集并跟蹤用戶瀏覽的信息，從用戶日常檢索瀏覽中主動學習用戶的興趣，推理并預測用戶需求，及時處理推薦信息；協同推薦是指根據不同用戶的相同點或相似性進行信息推薦，使需求相同的用戶之間共享查詢結果。用戶綜合行為的挖掘是針對用戶所有可能被記錄下來的行為進行數據挖掘，實現資源的深層挖掘并提供有效的服務。
3.推薦精確、系統的知識。個性化信息服務通過過濾、屏蔽無關無用的冗余信息，推薦精確、有效、真正具有針對性的信息，:能自動地、智能地將大量的數據轉換為具有規律性、系統性的知識，形成具有內在關聯的信息鏈和知識鏈，并以易于理解的模式推薦給用戶。
4.主動性、高效性、靈活性。個性化信息服務采用“push”技術，其主動性主要是指服務不需要用戶及時請求而主動地將數據傳給用戶，與傳統的瀏覽器的“pull”技術的被動服務形成鮮明的對比；高效性主要是指可在網絡空閑時啟動，能夠有效的利用網絡帶寬，比較適合傳送大量的多媒體信息；靈活性主要體現在用戶能夠完全根據自己的方便和需要，靈活地設置連接時間，通過E-mail、對話框、音頻、視頻等方式獲取網上特定信息資源。
5.允許用戶充分表達個性化需求。個性化信息服務系統不僅提供友好的界面，而且方便用戶交互、描述自己的需求、反饋對服務結果的評價等。
三、個性化信息服務研究的基本問題
個性化信息服務研究的基本問題包括個性化的具體應用：個性化應用分為資源的個性化入口和過濾/排序；用戶信息需求定義文件的表示與創建：用戶信息需求或興趣的描述和存儲；協同過濾與單獨過濾：針對一個或一組用戶對信息文檔根據文件進行的相關度排序；系統的體系結構：用戶信息需求定義文件放在服務器還是客戶計算機上，或者處于二者之間的代理服務器上；個性化系統的評估：包括信息需求定義文件的收斂分析和信息需求定義文件是否反映用戶的實際興趣分析。這些問題也是設計一個具體的應用必須要明確的問題，而且它們之間是互相關聯、互相制約的。
四、個性化信息推薦系統
推薦系統是一種在特定類型數據庫中進行知識發現的應用技術，使用多種數據分析技術為用戶更好的服務，向用戶主動、及時、準確地提供所需信息，并能根據用戶對推薦內容的反饋進一步改進推薦結果。不僅要對用戶提出的要求提供最貼切的信息服務，還要能依據個體個性特征，主動收集個體可能感興趣的信息，甚至預測個體可能的個性發展，提前收集相應的信息，最后以個性化方式顯示給個體。是實現個性化信息服務的關鍵。
1.個性化信息推薦系統的關鍵技術。個性化信息服務推薦系統是實現個性化信息服務的主要途徑，主要是通過信息過濾和協同過濾等技術將用戶需要的信息推薦給用戶的。其關鍵技術有：
(1)內容過濾技術:試圖跟蹤和把握用戶的潛在信息需求，比較資源和用戶描述文件，對動態信息流進行過濾，盡量屏蔽無用信息，向用戶主動提供信息資源列表，從而提高用戶獲取信息的效率。
(2)協同過濾技術：利用用戶的訪問信息，通過用戶群的相似性進行內容推薦，不依賴于內容僅依賴于用戶之間的相互推薦，避免了內容過濾的不足，保證信息推薦的質量。
(3)聚類分析技術：對數據對象進行分類，把一組數據對象分到不同簇中，簇是一組數據對象的集合，使簇內各對象間具有較高的相似度，而不同組的對象差別較大。
2.個性化信息推薦系統的基本要求。個性化信息服務是為用戶打造量身訂制的服務，是為了更好的滿足用戶的需求。個性化信息服務推薦系統應該滿足個性化、主動性、新穎性、準確性的基本要求。
(1)個性化:根據不同用戶的不同背景、不同需求，為不同用戶提供不同的信息，存在一定程度的個性差異。
(2)主動性:系統主動根據用戶的信息需求向用戶提供信息，實現“信息找人”的過程，而不是“人找信息”。
(3)新穎性:系統向用戶提供的信息是用戶以往所不具有的，未曾訪問的卻又是需要的。
(4)準確性:在相同或相近的信息資源中，對兩個不同用戶的相似要求返回不同的信息結果，以滿足不同用戶的不同需求。
3.個性化信息推薦系統體系結構。目前，個性化信息推薦系統總的來說可以分為基于規則的和基于過濾的兩種推薦系統�；陉P聯規則的個性化信息服務，主要針對特定的站點組織結構，采用最大向前訪問路徑輔助內容事務方法。制定一系列規則并利用這些規則為特定用戶提供服務。利用規則來推薦信息依賴于規則的質量和數量，基于規則的技術缺點是隨著規則的數量增多，系統將變得越來難以管理�；谶^濾的個性化推薦服務分為基于內容過濾的推薦服務和基于協同過濾的推薦服務。基于內容過濾是通過比較資源和用戶信息描述文件，推薦與用戶興趣相似的資源。基于協同過濾的推薦系統則是利用用戶群的訪問信息，通過用戶群之間的相似性進行內容推薦。
結合以上兩類系統，為了能夠為用戶主動提供所需信息，個性化信息服務推薦系統一般需要通過用戶接口模塊、需求信息模塊、信息檢索模塊、用戶分析模塊、信息過濾模塊、信息推送模塊6個功能模塊來實現。
(1)用戶接口模塊：是用戶與系統之間的接口。負責處理用戶初次輸入的用戶信息，并將它存儲在用戶信息庫中；接收用戶輸入的認證信息，與用戶信息庫中的個人認證信息比較，完成用戶身份認證；處理用戶的檢索需求；將用戶輸入的興趣、愛好信息及用戶對于推薦信息的評價提交給需求分析模塊，接收信息推送模塊送來的信息，最終將其提交給用戶。
(2)需求分析模塊：是對用戶接口模塊送來的用戶初始興趣信息進行分析，建立用戶模型，并根據用戶反饋修改用戶模型。
(3)信息檢索模塊：是接收用戶接口模塊處理過的用戶檢索需求，檢索本地數據庫和網絡數據庫，并將檢索結果送到信息過濾模塊，并將其存儲到本地信息庫中。
(4)用戶分析模塊：是負責比較該用戶模型與其它用戶模型之間的相似度，找出有相同或相似興趣的其他用戶，相互推薦信息，實現信息資源共享。
(5)信息過濾模塊：是根據用戶模型對信息檢索模塊返回的檢索結果進行過濾并將過濾的結果送到信息推薦模塊；此外，如果用戶分析模塊找到了具有相同或相似興趣的用戶，信息過濾模塊也將這些用戶的個性化信息傳送到信息推薦模塊。
(6)信息推薦模塊：是負責實現主動信息服務，根據用戶信息庫中對于信息推送的時間、數量等設置，將經過信息過濾模塊過濾的信息推送到用戶接口模塊。
五、結束語
傳統的定題服務所具有的主動性是有限的，從根本上講仍是“用戶找信息”，而個性化信息服務是依托網絡環境的，可以在較高程度上改變信息與用戶的關系，能夠滿足網絡環境下真正實現“信息找用戶”。個性化信息服務以其交互性好、不受時間地域的限制、針對性強、資源豐富等優點，將成為電子商務發展的方向。
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