摘 要： 针对目前电子商务个性化推荐研究的不足，提出准确全面地获取用户独特兴趣爱好、满足用户差异化需求的推荐服务，同时构建了具体的个性化推荐系统模型，给出了基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐的流程、系统设计和系统实现，从而有利于推动电子商务的发展。 关键词： 个性化推荐；用户兴趣模型；协作过滤 电子商务的迅速发展革命性地改变了人们的生产和生活方式，对于个人可以做到足不出户就获得所需要的商品和服务，对于企业则转变了传统经营模式，通过网站为用户提供一个直接、迅速而且不受商品陈列空间限制的庞大的商品购物平台[1]。然而在享受互联网技术推动电子商务发展的便利的同时，用户也发现自己处于了“信息爆炸而知识贫乏”的困境之中，也就是网站提供的品类繁杂的商品和用户相对单一的购物需求之间的矛盾[2]。 因此电子商务网站希望通过应用个性化推荐技术较准确地预测用户的购物需求，并给用户提供高质量的推荐服务，以此来挖掘更多的潜在用户，尽可能地将网站的浏览者转化为购买者，增强网站的关联销售能力，提高用户购物的满意度，最终达到提高网站竞争力，提高网站经营效益的目的。本文就如何针对不同用户提供差异化的服务做了研究并予以实现[3]。 电子商务个性化推荐系统以电子商务购物网站为依托，根据已知的用户信息（比如个人注册信息、历史访问记录、评分记录和订单），利用推荐技术和算法，分析用户的消费偏好，为不同的用户有针对性地推荐符合兴趣的商品。个性化推荐技术作为推荐系统的核心，是其重要的组成部分。其基本思想是：首先找与他自身兴趣比较相似的用户，然后将这些用户感兴趣的消费内容推荐给目标用户。其最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂数据结构，如音频、视频等，也无需向基于内容的推荐那样去考虑推荐对象的内容及关键字的抽取等。但也存在着数据稀疏、冷启动等缺点。 1 系统总体设计 1.1 总体设计思想 基于协作过滤的个性化推荐系统是电子商务网站模拟了店铺营业员对用户的推荐行为，尽可能准确地获取用户的个性消费爱好，给不同用户提供差异化的推荐服务。首先，需要建立一种合理的个性化推荐体系，在该体系的指导下，分析用户的购物行为进而获取用户的兴趣爱好数据，构建用户兴趣爱好模型，并使用个性化推荐算法计算目标用户对每一个项目的期望值[4]。基于得出的用户期望值，个性化推荐系统就可以对不同的目标用户提供一种差异化的推荐服务。个性化推荐模型如图1所示。 
通过以上模型可知，在本系统中主要涉及到3个角色，分别是客户端子系统、管理端子系统和个性化推荐子系统。而在作为核心部分的个性化推荐子系统中，以用户兴趣爱好数据作绕线电感生产加工为输入参数，使用协作过滤算法计算目标用户对项目的预测值[5]。 1.2 系统框架 个性化推荐系统基于用户提交的兴趣爱好信息和在购物网站的浏览历史信息提供个性化推荐服务和购买建议，其总体结构分为前台客户端管理、后台管理和个性化推荐3个模块。 2 系统应用 2.1 客户端子模块 在个性化推荐系统中，用户作为最终的服务对象，参与了整个系统的服务过程。在本模块中，用户可以实现买卖交易，注册成为本站的会员享受系统提供的个性化推荐服务，也可以对商品和店铺根据提供的服务做出客观评价。此外，用户可以申请在本系统开启自己的网上店铺。 客户端子系统的另一个重要功能就是根据用户在本站的行为收集用户的兴趣爱好数据，并将其量化以建立用户兴趣模型，作为个性化推荐系统向用户提供推荐服务的有力依据，保证推荐的高质量和精准性。 2.2 管理端子模块 为了确保系统的正常运行，电子商务个性化推荐系统需要具有一个后台管理子系统对整个系统进行配置管理。主要功能模块包括：订单管理、会员管理、权限管理、管理员登录、系统配置管理、商品管理、店铺管理、广告管理、信息管理和个性化推荐模块管理。
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