个性化推荐系统(4)

个性化推荐系统

c)用户模型的表示不同。因为几乎所有的技术都以一种私有形式来表示知识，使得每种表示形式仅能够被具体类型的系统所运用。目前用户模型表示方法有基于向量空间模型的表示、基于神经网络的表示、基于用户一项目评价矩阵的表示、基于案例的表示以及基于本体论的表示等。

d)数据源不同。有许多不同的数据源可供推荐系统使用，其中包括产品数据库、交易数据库、日志数据库和客户数据库等。发掘新的数据源来扩大推荐系统的信息来源，也是目前研究的一个热点。

3.2 电子商务推荐系统的柔性分析

在领域分析的基础上可以确定系统柔点。通过对电子商务推荐系统的共性和个性分析发现，柔性电子商务推荐系统必须满足以下几点要求：能够在不同的应用领域方便地移植；能够随着企业的商业策略进行调整；能够方便地更新推荐技术；能够利用多种不同的数据源。为此，柔性推荐系统必须具备：

1)结构柔性：a)构建松散耦合的多层架构体系。在传统的推荐系统设计中，紧耦合产生僵化的难以移植和维护的密集体。要使系统具有一定的结构柔性，必须降低系统各模块间的耦合度，使之松散耦合。多层体系架构能够将模块的修改和扩展限制在一个层的内部，使之不会跨层传播，一定程度上降低了系统的耦合性。同时能够较方便地实现数据库与业务模型分离、业务模型与用户视图分离，这样就可以使它们可以各自独立地改变和复用，提高系统的灵活性。b)采用组件技术封装各个模块，这样就能像搭积木似的构建系统。c)封装推荐算法和模型，可以在需要的时候对算法和模型进行添加、删除和更新。

2)数据柔性能够利用多种不同形式的数据源，如文本、XML文本、Excel表、数据库等；能够集成多种ETL工具来进行数据处理，产生满足推荐需求的数据集。

3)业务流程柔性这是柔性推荐系统的核心，体现出系统整体柔性所在。针对不同的应用需求，通过简便的业务流程调整便能够满足推荐需求。本文采用构建一个策略模块的方式实现，通过配置推荐策略来满足推荐需求。传统的推荐系统推荐策略是在设计时定义好了，推荐需求发生变化将会导致修改整个系统。本文中策略模块将负责推荐需求到推荐实现之间的映射。当需求发生变化时，只要修改策略文件，便能够很好地满足需求，而不用重新规划整个系统。策略模块承担着反映推荐变化的角色，并指挥推荐系统满足这个变化。结构柔性和数据柔性都是为这一部分服务的，构建一个基础框架，在这个框架基础上可以方便地添加数据集、算法和模型来响应不同的推荐策略。

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