电子商务个性化推荐：基于用户行为的分析与应用

本文主要探讨了建立个性化推荐系统的方法，特别是基于用户行为的推荐系统设计。文章提到了一种名为“四线法”的测电阻原理，但并未详细展开，主要焦点在于推荐子系统的构建。 在推荐系统领域，用户推荐系统旨在为用户提供个性化的商品或服务建议。文中提及的四线法测电阻原理可能是指在电子工程中测量电阻的一种方法，通常用于提高测量精度，但这不是本文的重点，因此不再详述。 系统的核心部分包括推荐反馈子系统和基于用户行为的个性化推荐系统设计。 1. 推荐反馈子系统： - 用户的最近邻居集合（NBSu）和预测评分（Pu,i）是协同过滤算法中的关键概念，它们用于计算用户间的相似度并预测用户对未评分项目的评分。 - 建立推荐结果库，记录对用户的推荐信息，以便后续跟踪和更新。 - 更新推荐结果库时，根据用户的浏览和购买行为动态调整评分数据，以提供更个性化的推荐。 2. 基于用户行为的个性化推荐系统设计与应用： - 数据预处理是必要的，这包括从网络服务器日志中提取有用信息，如时间、IP地址、用户浏览页面、用户请求动作和状态，然后使用改进的Apriori算法挖掘频繁项集，生成用户的访问路径。 - 用户行为聚类：采用FCC路径聚类方法，通过计算用户间的CM系数（Sij）来判断用户之间的相似度。当CM系数达到0.3时，聚类效果最佳。聚类结果可以用于识别具有相似行为的用户群体。 - 建立用户行为模型库，基于用户聚类类别和购买历史，为每个用户创建行为模型，记录用户的购买商品编号和频繁访问路径。 3. 推荐子系统建立： - 对商品进行概念分层，以减少评分矩阵规模并保持分析精度。例如，移动电话类商品被分为5大类，并取到第2层分类数据。 - 使用前融合组合推荐策略，这种方法可能旨在结合多种推荐技术，克服协同过滤算法的数据稀疏性和评分真实性问题。 本文提出了一种基于用户行为的个性化推荐系统，通过分析用户的行为模式，如浏览和购买习惯，以优化推荐结果，提供更加贴近用户需求的建议。这种系统对于解决电子商务网站上的信息过载问题，提高用户体验具有重要意义。