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基于移动互联网的电子商务个性化的思考

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在上周晚上冒着大雨参加了IT龙门阵主办的,由口袋购物候迅发表的主题为“智能推荐在移动电子商务中的应用”的主题演讲。

来源:IT168 2012年4月28日

关键字: 移动互联网 电子商务

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  在上周晚上冒着大雨参加了IT龙门阵主办的,由口袋购物候迅发表的主题为“智能推荐在移动电子商务中的应用”的主题演讲。在演讲中,候迅提出了一种”发现式无意识购物“的观点。很多人在很多时候,去商场,或者去压马路,可能并不是专门买什么而去的,或者是为了专门买什么而去,但是在逛的过程中,发现了一些促销信息、一些吸引眼球的广告、一些好玩感兴趣的东西等等,在很大可能上会产生购买行为。

  由于手机的移动性,随处可用,无处不在,我觉得在移动互联网上实现”发现式无意识购物“更具有意义。用户购物,用户在手机上逛街,这些都是用户行为,但是怎么提供给用户虚拟的购物环境,也就是这个”街“,让用户在无目的行为中,产生兴趣,促使消费,这就是移动互联网应用开发商应该考虑的问题。

  现实生活中,我的购物环境,也就是这个街,正常情况是个死的。你今天去,还是明天去,店铺商品一般变化不大。但是在移动互联网的虚拟环境下,就不会存在这种情况。他没有时间性,没有区域性。在现实中逛街,当你在店铺里面发现了一件自己感兴趣的商品,那么店员就会给你讲解沟通。在网络上,当然不会存在类似的角色,但是,我觉得,智能推荐提供了类似的功能。

  智能推荐、推荐引擎、个性化智能推荐,这些都是在电子商务领域不可缺少的功能和研究课题。通过对用户行为的分析,用户分类聚合,推荐用户可能感兴趣的商品,这就是商品推荐引擎的目录。

  个性化智能推荐,我觉得也可以称之为基于上下文的推荐。用户个性化推荐区别于普适推荐,用户在使用应用时,有一些当时的使用场景,即上下文信息,比如时间、所处地理位置、活动状态、网络状态等等。

  基于上下文的个性化智能推荐,这是一个目前在学术界研究的一个难点课题,据我所知目前还没有完善的模型。在实际应用中,我觉得可以这么处理,一种方法是 利用上下文信息在数据处理前进行过滤,另一种方式是在数据处理后,利用上下文信息对结果进行过滤,第三种方法就是在运行时,根据上下文信息参与数据运算。我觉得前两种方法应该更容易些。

  无论是传统的普适推荐,还是个性化推荐,还是基于上下文的个性化推荐,都离不开基本数学理论,但是针对实际应用场景,采用适合自己的算法,模型,还是需要在实践应用中进行逐步调整。

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