袁超凡

摘 要 個(gè)性化推薦技術(shù)的應(yīng)用是電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營的重要手段。個(gè)性化商品推薦系統(tǒng)的合理設(shè)計(jì)能夠有效提高電子商務(wù)平臺(tái)訂單轉(zhuǎn)化率，縮短用戶購物路徑，改善用戶體驗(yàn)。近些年來，電子商務(wù)與社交媒體相融合的創(chuàng)新模式為社會(huì)化推薦提供了可能。挖掘社交關(guān)系數(shù)據(jù)的用戶關(guān)系，將其應(yīng)用到傳統(tǒng)的推薦模型中，是改善推薦系統(tǒng)推薦精度的有效方法。

關(guān)鍵詞 社交媒體；電子商務(wù)；網(wǎng)絡(luò)；社會(huì)化

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360（2017）23-0014-03

1 問題背景

電子商務(wù)在經(jīng)歷了十幾年的規(guī)模性增長后，網(wǎng)絡(luò)零售進(jìn)入了增速放緩的階段。

從國家統(tǒng)計(jì)局公布的2016年的數(shù)據(jù)看，電商的盈利空間被壓縮，競爭更為激烈，兼并與淘汰更加頻繁，創(chuàng)新、拓展與試錯(cuò)成為主題[1]。如何通過精細(xì)化的運(yùn)營更好地生存是電商企業(yè)要重點(diǎn)考慮和解決的問題。

2017年6月27日，易觀與云集微店聯(lián)合發(fā)布了《中國社交電子商務(wù)發(fā)展專題分析2017》的分析報(bào)告。報(bào)告指出，網(wǎng)上零售在初顯增速放緩中探尋到一條將電子商務(wù)與社交媒體相融合的創(chuàng)新模式，極大激活了市場活力。

中國電子商務(wù)研究中心指出，電子商務(wù)和微博社交網(wǎng)絡(luò)是目前中國用戶使用較頻繁的兩大服務(wù)平臺(tái)，據(jù)CNNIC調(diào)查顯示，同時(shí)使用兩類服務(wù)平臺(tái)用戶較大，達(dá)到1.67億[2]。2017年，阿里集團(tuán)持有新浪微博31%股權(quán)，為新浪微博的第二大股東。在這種整合模式下，電子商務(wù)平臺(tái)可以將用戶的購物數(shù)據(jù)與社交媒體中的社交信息整合起來，為實(shí)現(xiàn)社會(huì)化推薦提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 推薦系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用

個(gè)性化推薦技術(shù)是解決用戶模糊需求的重要途徑，該技術(shù)的應(yīng)用能夠促進(jìn)信息的高效篩選和過濾。

1994年，明尼蘇達(dá)大學(xué)Group Lens研究組使用基于協(xié)同過濾的推薦算法推出了Group Lens系統(tǒng)[3]，推薦系統(tǒng)從此成為一個(gè)相對獨(dú)立的研究方向。經(jīng)過20多年的發(fā)展，個(gè)性化推薦算法被廣泛集成到很多商業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)中，如電子商務(wù)，影音、閱讀，新聞等內(nèi)容產(chǎn)業(yè)。在電子商務(wù)領(lǐng)域，亞馬遜對個(gè)性化推薦系統(tǒng)使用起步早、且應(yīng)用廣泛。Brent，Greg[4]指出，1998年，亞馬遜應(yīng)用了基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾推薦算法，到2017年，推薦系統(tǒng)在亞馬遜平臺(tái)的應(yīng)用已經(jīng)經(jīng)歷了近20年的歷史。國內(nèi)著名的電商平臺(tái)淘寶、京東對推薦系統(tǒng)的應(yīng)用也十分廣泛[5]。

目前，電子商務(wù)平臺(tái)普遍應(yīng)用的基于協(xié)同過濾的推薦算法，在分析用戶相似性和產(chǎn)品相似性時(shí)，都是以用戶對商品的歷史行為數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，忽略了用戶屬性以及用戶關(guān)系等問題，存在推薦準(zhǔn)確度低等問題。社會(huì)化推薦技術(shù)，是通過引入用戶的社交關(guān)系來改善傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度的一個(gè)有效方式。

電子商務(wù)平臺(tái)對于社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用多為簡單的廣告促銷模式，例如亞馬遜以在Facebook發(fā)布促銷信息進(jìn)行社交互動(dòng)，2013年數(shù)據(jù)顯示，在Facebook上亞馬遜社會(huì)化電子商務(wù)轉(zhuǎn)化率只有3.67%。2010年報(bào)道稱，亞馬遜允許將用戶在電商平臺(tái)的賬戶和Facebook的社交賬戶進(jìn)行綁定，網(wǎng)站可以通過分析用戶在社交網(wǎng)站發(fā)布的興趣信息或者好友圈的流行產(chǎn)品信息，為用戶提供購物建議[6]。在中國，淘寶網(wǎng)對于微博的應(yīng)用停留在幫助推廣階段。如何從社交互動(dòng)轉(zhuǎn)化為社交發(fā)現(xiàn)，例如通過社交平臺(tái)上用戶之間的社交關(guān)系增強(qiáng)推薦結(jié)果的可信度，或者從社交活動(dòng)信息中挖掘用戶潛在的購物偏好，是社會(huì)化推薦的研究方向。

本文研究了如何將社交媒體與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法結(jié)合起來，改善傳統(tǒng)推薦算法的推薦精度問題。提出一種基于用戶局部信任模型的協(xié)同過濾算法。

3 推薦模型介紹

3.1 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾（Item-based Collaborative Filtering）

協(xié)同過濾推薦算法是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最早和最為成功的技術(shù)之一。以推薦算法應(yīng)用的數(shù)據(jù)源不同進(jìn)行分類，協(xié)同過濾分為基于記憶的推薦，基于模型的推薦。

基于記憶的推薦應(yīng)用用戶與商品之間的交互信息，如點(diǎn)擊，購買，評(píng)分等數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶之間或者產(chǎn)品之間的相似性模型，其中，通過計(jì)算產(chǎn)品相似度進(jìn)行商品推薦的模型稱為基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法。本文的算法改進(jìn)以基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法為基礎(chǔ)，因此簡單介紹該算法的理論基礎(chǔ)。

該算法的假設(shè)是，與之前購買的評(píng)價(jià)高的商品相比，若目標(biāo)產(chǎn)品與其相似度越高，則用戶對目標(biāo)產(chǎn)品感興趣的可能性越大。產(chǎn)品和產(chǎn)品的相似性可以用皮爾森相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行計(jì)算。

公式中，為產(chǎn)品和產(chǎn)品共同評(píng)分的顧客集合，為產(chǎn)品的評(píng)分均值，為顧客對產(chǎn)品的評(píng)分。

3.2 社會(huì)化推薦技術(shù)

社會(huì)化推薦是近年來推薦系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)之一。該技術(shù)利用用戶的社會(huì)化行為數(shù)據(jù)，或者社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提高推薦系統(tǒng)的推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度，解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題。冷啟動(dòng)是當(dāng)新的用戶或者新的物品加入推薦系統(tǒng)時(shí)面臨的問題。由于沒有歷史數(shù)據(jù)，推薦系統(tǒng)難以對新用戶進(jìn)行興趣建模，也難以匹配對新物品感興趣的用戶群體。社會(huì)化推薦中，可以通過引入與新用戶相關(guān)的其他用戶的興趣信息，從而間接預(yù)測新用戶興趣模型。

3.2.1 基于社會(huì)化行為的推薦

社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中，常見的社會(huì)化行為包括用戶主動(dòng)標(biāo)識(shí)標(biāo)簽、書簽、評(píng)注等信息資源。以國內(nèi)社區(qū)網(wǎng)站豆瓣為例，用戶可以對圖書或者影音等信息進(jìn)行自定義標(biāo)記，網(wǎng)站可以通過這些標(biāo)記來對產(chǎn)品屬性進(jìn)行分類，并對用戶進(jìn)行相似標(biāo)簽產(chǎn)品的推

薦[7-8]。將基于標(biāo)簽的推薦算法應(yīng)用到傳統(tǒng)推薦算法中，研究了如何將基于社會(huì)化行為的推薦與基于協(xié)同過濾的推薦算法結(jié)合起來。

3.2.2 基于用戶關(guān)系網(wǎng)的推薦

利用用戶間的社交關(guān)系是社會(huì)化推薦的另一個(gè)主要應(yīng)用。關(guān)于用戶關(guān)系計(jì)算目前主要有信任度模型、用戶聚類分析等。endprint

信任度計(jì)算主要分為全局信任模型和局部信任模型。全局信任主要是計(jì)算每個(gè)用戶基于交易反饋而形成的聲譽(yù)度，對全局信任的研究，主要有S.Kamavar綜合反饋評(píng)價(jià)信任模型和信譽(yù)機(jī)制提出的EigenTrust算法，L.Xiong提出的PeerTrust算法等[9]。局部信任度的計(jì)算是在任意兩個(gè)用戶之間進(jìn)行的，對局部信任的研究，推薦領(lǐng)域已經(jīng)有很多優(yōu)秀的算法和模型，例如用于連續(xù)信任值計(jì)算的TidalTrust模型[10]，基于概率的信任模型[11]等。

4 基于用戶局部信任模型的協(xié)同過濾算法

4.1 推薦模型

傳統(tǒng)的基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法沒有考慮用戶自身屬性以及用戶關(guān)系屬性，在該算法中，所有用戶對計(jì)算結(jié)果的影響權(quán)重都是相同的，即均為1。但是用戶自身特點(diǎn)不同，如用戶的活躍度，用戶與目標(biāo)用戶的親密度等不同，則對計(jì)算結(jié)果的影響權(quán)重也不同。

本文用目標(biāo)用戶對共同評(píng)分用戶的量化的信任關(guān)系作為該共同評(píng)分用戶對計(jì)算結(jié)果的影響權(quán)重，即信任值越大，權(quán)重越高，信任值越小，權(quán)重越低。這種權(quán)重調(diào)和方式能有效改善用戶間關(guān)系不同對推薦結(jié)果所造成的影響。本文將用戶對用戶信任值定義為用戶之間的相似度和用戶之間因好友關(guān)系而形成的傳遞信任的加權(quán)之和，公式如下，公式中。

用戶相似度可以通過基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法進(jìn)行計(jì)算，其用到的信息可以是用戶在電子商務(wù)平臺(tái)注冊的信息，包括性別、年齡、地區(qū)等。Sun[11]提出的基于概率的信任值計(jì)算方法，可以應(yīng)用到傳遞信任模型的計(jì)算中。

以皮爾森相關(guān)系數(shù)法作為基礎(chǔ)算法，結(jié)合信任值，改進(jìn)的項(xiàng)目相似度計(jì)算公式為：

公式中，為目標(biāo)用戶，相似度度量公式是自適應(yīng)于用戶的。

4.2 推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)條件

1）大量有效的數(shù)據(jù)支持。對于電商平臺(tái)來說，除了提高網(wǎng)站本身流量，還需要通過與社交網(wǎng)絡(luò)整合，來獲取購物平臺(tái)用戶的社交信息。

2）本文提出的社會(huì)化推薦算法是以改進(jìn)推薦精度為目的，對于推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)稀疏以及運(yùn)算復(fù)雜度問題的考慮，還需做進(jìn)一步的擴(kuò)展研究。

4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

4.3.1 購物路徑長度

一個(gè)消費(fèi)者進(jìn)入電子商務(wù)網(wǎng)站首頁界面，然后首頁界面可以點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到商品頁面或者活動(dòng)頁面，這就是購物路徑。購物路徑的合理性直接影響到轉(zhuǎn)化率，例如，阿里巴巴集團(tuán)CEO張勇在開發(fā)手機(jī)淘寶時(shí)給阿里無線團(tuán)隊(duì)下達(dá)任務(wù)：讓每一個(gè)用戶在手機(jī)上點(diǎn)擊不超過三次就能夠跳轉(zhuǎn)到想要看到的頁面。高效的個(gè)性化推薦以及合理的品牌產(chǎn)品展示布局，對縮短購物路徑有著重要作用，因此，購物路徑長度是測評(píng)一個(gè)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的重要指標(biāo)。

4.3.2 訂單轉(zhuǎn)化率

訂單轉(zhuǎn)化率——將網(wǎng)站流量轉(zhuǎn)化為購買量的比例，是當(dāng)今電子商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營核心。電子商務(wù)網(wǎng)站的流量質(zhì)量是影響訂單轉(zhuǎn)化率的重要因素。高效的推薦系統(tǒng)能有效提高流量質(zhì)量，進(jìn)而提高訂單轉(zhuǎn)化率。

4.3.3 客戶購物體驗(yàn)滿意度及用戶黏度

電子商務(wù)與線下實(shí)體經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)都是為了滿足顧客購物消費(fèi)的服務(wù)經(jīng)濟(jì)。而每一種產(chǎn)品和服務(wù)除了價(jià)格和成本外，體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)是一個(gè)爭奪市場占有率的一個(gè)重要方式。《第三次浪潮》的作者托夫勒曾經(jīng)談到服務(wù)經(jīng)濟(jì)最終將轉(zhuǎn)向體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)。電商平臺(tái)將越來越多地通過體驗(yàn)服務(wù)來提高競爭力，獲取更高的市場回報(bào)。個(gè)性化，多樣化消費(fèi)是體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)時(shí)代消費(fèi)者的一個(gè)消費(fèi)需求，而個(gè)性化推薦技術(shù)則是滿足這種需求的重要手段。

此外，合理的個(gè)性化推薦技術(shù)能為顧客推薦真正感興趣的產(chǎn)品，這對提高電商平臺(tái)的吸引力，增加復(fù)購率，提升用戶黏度有著積極影響。

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