史琳琳

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；信息推薦；服務(wù)

摘要：信息推薦服務(wù)水平的提高對(duì)公共服務(wù)質(zhì)量的提升有著很大的幫助。文章分析了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息推薦服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，并對(duì)該服務(wù)的組成因素以及組成方法進(jìn)行了剖析，以增強(qiáng)信息推薦的針對(duì)性，為客戶提供更好的服務(wù)。

中圖分類號(hào)：G250.74文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-1588（2017）07-0113-02

在信息化高度發(fā)展的今天，各種與信息有關(guān)的產(chǎn)業(yè)都得到迅猛發(fā)展。信息推薦作為我國(guó)信息高速公路建設(shè)的重要組成部分，已經(jīng)成為公共管理中不可或缺的內(nèi)容。通過(guò)信息推薦，人們可以在網(wǎng)上更便捷地查找資料，滿足他們的生活和學(xué)習(xí)需求。

1信息推薦服務(wù)的提出

互聯(lián)網(wǎng)可以存載的信息量十分豐富，從其發(fā)展開(kāi)始，歷經(jīng)短短十年時(shí)間就已經(jīng)普及到了千家萬(wàn)戶。信息推薦也開(kāi)始從外部的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)邁入為社會(huì)大眾服務(wù)的階段，在這個(gè)階段中，信息推薦展現(xiàn)出的是一種信息爆炸式的發(fā)展。尤其是近年來(lái)隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的成熟，企業(yè)為了滿足用戶的個(gè)性化需求，需要對(duì)信息進(jìn)行分類與加工，并打造相應(yīng)的平臺(tái)對(duì)用戶進(jìn)行信息推薦。信息推薦是根據(jù)用戶需求為用戶主動(dòng)推薦相關(guān)內(nèi)容的一種信息服務(wù)技術(shù)。傳統(tǒng)的信息服務(wù)缺少個(gè)性化特色?；谝蛱鼐W(wǎng)的電子商務(wù)蓬勃發(fā)展，信息強(qiáng)度和密度前所未有，用戶數(shù)與項(xiàng)目數(shù)呈級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，個(gè)性化信息推薦服務(wù)顯得越來(lái)越重要。個(gè)性化信息推薦服務(wù)是根據(jù)用戶的興趣為用戶提供可能感興趣的商品信息推薦。然而，用戶興趣的獲得是困難的，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)是依據(jù)特定的算法來(lái)預(yù)測(cè)用戶的興趣，預(yù)測(cè)出的用戶興趣與用戶的實(shí)際興趣往往存在一定的差距，這就造成了個(gè)性化信息推薦服務(wù)的準(zhǔn)確性較差。雖然企業(yè)為用戶提供的信息適用于絕大部分人，但是差別化的推薦服務(wù)比較少。因此，在網(wǎng)站搭建的過(guò)程中，企業(yè)一定要轉(zhuǎn)變思想，實(shí)現(xiàn)從以企業(yè)為核心向以客戶為中心的轉(zhuǎn)變，為用戶提供一條龍服務(wù)。從目前來(lái)看，信息推薦采用的技術(shù)主要有三大類：Web2.0系統(tǒng)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Personal Webwatcher 系統(tǒng)以及筆者重點(diǎn)講到的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)

目前，企業(yè)網(wǎng)站都是向社會(huì)大眾開(kāi)放的，用戶通過(guò)這些網(wǎng)站可以了解到企業(yè)的基本信息。這種設(shè)計(jì)方式在很大程度上是傾向于企業(yè)自身的，用戶只能了解到企業(yè)發(fā)展的基本現(xiàn)狀，無(wú)法從企業(yè)的網(wǎng)站上查詢到自己所需的信息，這可能會(huì)將對(duì)企業(yè)有潛在需求的用戶邊緣化。筆者認(rèn)為，要改變這種情況，企業(yè)需要轉(zhuǎn)變服務(wù)理念，即樹(shù)立“以用戶為中心”的服務(wù)理念，從用戶的角度出發(fā)了解他們的實(shí)際需求，有針對(duì)性地為用戶提供有用的信息，使用戶能夠通過(guò)信息的簡(jiǎn)單收集明確自身的需求。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）就是從海量的、不完整的、模糊的、隨機(jī)的、有噪聲的實(shí)際應(yīng)用的數(shù)據(jù)中，提取出隱含在其中的、有效的、新穎的、潛在有用的并最終可被用戶理解的信息和模式的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)入一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和統(tǒng)計(jì)，而且能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的潛在聯(lián)系和規(guī)則，從而進(jìn)行更高層次的分析，以便更好地做出理想的決策，預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)等。數(shù)據(jù)挖掘的研究對(duì)象是某一專業(yè)領(lǐng)域中積累的數(shù)據(jù)，挖掘過(guò)程是一個(gè)人機(jī)交互、多次反復(fù)的過(guò)程，挖掘的結(jié)果應(yīng)用于該專業(yè)。企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析用戶的行為方式和偏好，并建立記錄用戶使用特征的檔案，從中挖掘出用戶的需求，贏得用戶的肯定。①利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為用戶提供有針對(duì)性的信息推薦。了解用戶獲取信息的途徑、喜好等，努力搭建基于讀者需求的個(gè)性化服務(wù)體系。②通過(guò)個(gè)性化的服務(wù)體系找到用戶實(shí)際需求與潛在需求之間相互匹配的契合點(diǎn)，將信息反饋到信息處理中心，在滿足用戶需求的前提下通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步縮小數(shù)據(jù)范圍，確保信息的完整性，做好信息反饋記錄。這個(gè)過(guò)程決定著服務(wù)質(zhì)量的高低，也決定著信息推薦是否有針對(duì)性。③通過(guò)設(shè)定的功能進(jìn)行篩選，并且將這些服務(wù)功能進(jìn)行細(xì)化處理，增加意見(jiàn)反饋、信息講解、互動(dòng)交流、投票發(fā)表意見(jiàn)、信息評(píng)價(jià)等功能，全方位了解客戶需求，找到合適的營(yíng)銷方案和信息推薦方式。④數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入極大地減少了對(duì)非必要程序的使用，在合理利用資源的同時(shí)還可以取得與用戶良好的溝通。用戶只需要設(shè)定自己的要求，企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘就能將最精簡(jiǎn)的信息提煉出來(lái)，并將推薦的信息發(fā)送給用戶，既縮短了服務(wù)的時(shí)間，又提高了辦事的效率。⑤數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效地對(duì)信息進(jìn)行整理與歸納，有助于企業(yè)清晰地認(rèn)識(shí)自身所處的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，并及時(shí)根據(jù)市場(chǎng)的變化調(diào)整相關(guān)的策略。企業(yè)認(rèn)清自身的優(yōu)缺點(diǎn)后，可以采取必要措施揚(yáng)長(zhǎng)避短，擴(kuò)大企業(yè)自身的影響力，更好地為用戶提供便利的服務(wù)。同時(shí)，隨著信息技術(shù)的突飛猛進(jìn)，用戶對(duì)信息的需求也不斷提高，在保證有足夠原始資料的前提下，用戶對(duì)于自身的需求有更明確的認(rèn)知。企業(yè)應(yīng)及時(shí)對(duì)用戶進(jìn)行回訪，并根據(jù)用戶的反饋及時(shí)做出調(diào)整，優(yōu)化自身的結(jié)構(gòu)。企業(yè)通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的調(diào)研了解到用戶的需求與兩大影響因素有關(guān)：一個(gè)是可控的因素，另一個(gè)是不可控的因素，即客觀存在的因素，個(gè)人想法、教育程度、生活背景等都屬于不可控的因素。由于每個(gè)人接受教育的程度和方式不同，思考的方式也會(huì)有別于他人?？梢钥刂频囊蛩鼐褪蔷W(wǎng)站設(shè)計(jì)的主體元素、引導(dǎo)性的宣傳、針對(duì)性的服務(wù)平臺(tái)等。

3提升信息推薦服務(wù)效果的具體措施

3.1對(duì)事件進(jìn)行準(zhǔn)確分析，提煉出數(shù)據(jù)規(guī)律

當(dāng)前環(huán)境下，信息組織能力提升的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上信息爆炸的速度，信息越來(lái)越多且越來(lái)越“碎片化”。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以提取很多客戶需要的信息，但是由于客戶對(duì)自身需求的表述不是很到位，而且有些工作人員的專業(yè)知識(shí)也有所欠缺，這些都會(huì)影響信息推薦服務(wù)的質(zhì)量。所以，企業(yè)首先應(yīng)該從龐大以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中提取出重點(diǎn)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行準(zhǔn)確分析，有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的人才能勝任這項(xiàng)工作。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有效地提升數(shù)據(jù)分析與歸納的效率，確保工作的質(zhì)量，進(jìn)一步挖掘出客戶深層次的需求。推薦系統(tǒng)的目的就是在信息消費(fèi)者和信息生產(chǎn)者之間搭建一個(gè)橋梁，信息消費(fèi)者可以通過(guò)信息推薦技術(shù)發(fā)現(xiàn)對(duì)自己有用的信息，信息生產(chǎn)者通過(guò)分析信息消費(fèi)者的數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者展現(xiàn)其感興趣的信息。

3.2了解客戶實(shí)際需求，優(yōu)化信息服務(wù)流程

客戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可以得到豐富的材料，但相對(duì)復(fù)雜的信息資料的查詢難度很大，需要企業(yè)對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行提煉，充分挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。信息推薦服務(wù)的流程大致為，通過(guò)智能分析的方法對(duì)事件以及信息做出簡(jiǎn)單的預(yù)判，對(duì)客戶頻繁的需求給出應(yīng)對(duì)的措施，同時(shí)，分析事件的發(fā)生與信息服務(wù)之間的關(guān)系，并最終對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，整合成客戶需要的信息，建立起面向客戶的簡(jiǎn)單的服務(wù)流程。

3.3提高服務(wù)質(zhì)量，提升服務(wù)效率

客戶問(wèn)題的產(chǎn)生就是一項(xiàng)新的信息推薦的源頭，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)以往的服務(wù)案例進(jìn)行分析，提煉出新的服務(wù)方法，并將這些知識(shí)點(diǎn)運(yùn)用到實(shí)際的服務(wù)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有效增強(qiáng)了信息服務(wù)的效率。

3.4精準(zhǔn)定位需求人群，提供個(gè)性化服務(wù)

客戶的需求千差萬(wàn)別，信息服務(wù)一對(duì)多的服務(wù)模式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)代人群的需求?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息推薦，不僅可以對(duì)人群進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類，而且可以根據(jù)年齡、愛(ài)好、教育程度等不同標(biāo)準(zhǔn)區(qū)分服務(wù)對(duì)象。相關(guān)部門(mén)可以定期進(jìn)行信息推送，同時(shí)，做好客戶的引導(dǎo)工作，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立面向需求、面向客戶、面向事實(shí)的信息服務(wù)體系。

4結(jié)語(yǔ)

與傳統(tǒng)的信息推薦相比，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信息推薦服務(wù)能夠非常便捷地獲取到用戶的信息。樹(shù)立以用戶為核心的服務(wù)體系，根據(jù)需求的特征分析提取用戶的行為特點(diǎn)，制訂個(gè)性化的服務(wù)體系并進(jìn)行信息推薦，能夠有效解決傳統(tǒng)信息推薦存在的缺陷，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)跟蹤服務(wù)。同時(shí)，企業(yè)將這些服務(wù)功能進(jìn)行細(xì)化處理，能夠全方位了解客戶的需求。信息推薦服務(wù)不能一味地增加人工的投入，需要從流程、人員以及技術(shù)這三個(gè)層面著手，提升信息服務(wù)的質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳金菊.基于數(shù)據(jù)挖掘的讀者個(gè)性化服務(wù)研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2016（23）：84-91.

[2]郭菁菁.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書(shū)館個(gè)性化信息服務(wù)探討[J].河南圖書(shū)館學(xué)刊，2016（2）：127-129.

[3]楊利軍.數(shù)據(jù)挖掘在移動(dòng)客戶流失預(yù)測(cè)中的研究與應(yīng)用[D].北京：北京郵電大學(xué)，2009.

[4]徐守軍，高波，甄蓓，等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中應(yīng)用前景初探[J].中華醫(yī)學(xué)科研管理雜志，2005（4）：214-216.

[5]于紅巖，甄寶華，韓雪，等.探索基于數(shù)據(jù)挖掘的CtoC模式電子商務(wù)個(gè)性化信息推薦服務(wù)應(yīng)用[J].吉林廣播電視大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（5）：80-82.

[6]劉歡.電子商務(wù)環(huán)境下個(gè)性化信息推薦服務(wù)效果調(diào)查研究[D].保定：河北大學(xué)，2015.

[7]賀煥.信息推薦模型及其應(yīng)用研究[D].北京：華北電力大學(xué)，2015.

[8]王知津.信息存儲(chǔ)與檢索（第2版）[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2016：189-190.

[9]信息瑣碎時(shí)代 聚合誰(shuí)的生活[EB/OL].[2009-10-14].http：//forum.techweb.com.cn/viewt hread.php？tid=295752&page=1&authorid=158645.

（編校：周雪芹）