基于决策过程的个性化推荐系统设计
2017，53（14）1引言个性化推荐系统是企业在电子商务市场中提升市
场份额、获取经营收入的重要工具。长期以来，人们将精确配对作为个性化推荐系统设计的一个目标，认为匹配度越高，销售量越大。但是，匹配度高，消费者一定购买吗?销量高，销售利润一定高吗?在现有个性化系统研究中，多关注推荐系统的机械式推荐效率，忽略了消费者和企业的主观决策过程，缺乏商业思维的融入[1]。本文结合消费者的购买决策过程和企业的经营决策过程，使推荐系统的研究从技术视角深入到商务视角，提出了新的个性化推荐原点和目标点。
2个性化推荐系统的改进思路
现有个性化推荐系统的研究多从以下角度进行：（1）研究推荐系统中的用户特征（确切地说是接收推荐对象的用户特征），使得推荐结果更适合他们的需求。这些特征包括用户兴趣、用户情感、用户分类、用户访问路径以及用户使用情景[2]。推荐系统的设计者们或采用这些特征的单一因素或采用多因素来识别用户，为相似用户提供相关产品，从而为用户解决了信息过载问题。基于决策过程的个性化推荐系统设计
罗亚
LUO Ya
贵州财经大学，贵阳550025
Guizhou University of Finance and Economy,Guiyang 550025,China
LUO Ya.Personalized recommendation system design based on decision making https://www.wendangku.net/doc/8f7196796.html,puter Engineering and Applications,2017,53（14）：105-110.
Abstract ：The information technology must be combined with business principle with the depth development of electronic commerce requirement.Most of the existing personalized recommender systems emphasize the accuracy of the recom-mendation,while ignoring the profit and the diversity of the recommended results.In this paper,the decision making pro-cess of consumer and enterprise is set up,and the process of shopping decision making is simplified into consciousness and satisfaction.The decision of the enterprise is divided into the recommended response and profit.Under the goal on profit maximization,a three-layer structure is designed.The experimental results show that the accuracy of the recommen-dation,diversity and profit margins,have achieved good level.
Key words ：personalized recommendation;decision-making;accuracy;diversity;profit margins
摘要：电子商务的深度发展要求信息技术必须与商务原理结合。现有的个性化推荐系统大多强调推荐内容的精准性，而忽视了推荐结果的利润性和推荐列表的多样性。从消费者与企业的决策过程出发，将消费者购物决策过程简化为意识与满意，将企业决策分为推荐回应与利润计算，以企业推荐商品的利润最大化为目标，设计了一个三层结构的个性化推荐系统，给出了数据支持层、类别分类层和推荐结果层的逻辑算法。针对该系统的实验结果表明，在推荐精准度、多样性和利润度上，都达到较优效果。
关键词：个性化推荐；决策过程；精准度；多样性；利润度
文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1602-0037
◎模式识别与人工智能◎
基金项目：贵州省省长专项基金项目[黔省专合字(2011)69]；贵州省科研机构创新能力建设项目[黔教合KY 字(2013)197]；贵州财
经大学人才引进科研启动项目（No.2015001）。
作者简介：罗亚（1969—），女，副教授，研究方向：个性化推荐系统，E-mail ：141756@https://www.wendangku.net/doc/8f7196796.html, 。
收稿日期：2016-02-16修回日期：2016-07-21文章编号：1002-8331（2017）14-0105-06
CNKI 网络优先出版：2016-08-30,https://www.wendangku.net/doc/8f7196796.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20160830.1557.008.html
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
105
万方数据