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1 前言
互联网的高速发展，促进了各行各业的发展，也为电子商务的发展提供了条件。电子商务让企业的销售和获客线下搬到了线上。人们不出门就可以很便捷地在网上购买他们喜欢的东西，提供了购物的效率。但是随着信息的增加，物品品牌和种类爆炸式增长，使消费者面对选择时难以抉择。因为这样的原因推荐系统横空出世，它一方面解决消费者面对选择时不知所措的尴尬，另一方面解决商家的产品难以曝光和销售的问题。推荐系统使消费者不用去主动搜索大量的商品，而是被动地接收商品信息，并且这些商品信息可能都是符合消费者喜好的信息。消费者行为和商品信息的数字化，促进了推荐系统在电子商务的运用。
2 个性化推荐系统概述
电子商务个性推荐就是利用电子商务网站对消费者提供商品信息和建议，帮助消费者快速找到想要购买的产品。个性化推荐主要由两部分构成：推荐模型训练和利用推荐模型个性化推荐产品。
用户信息包括用户基本信息和行为信息，例如姓名、性别、年龄、工作、居住地等住地
住地，购买、评论、评分、点赞、再购、加购等。根据这些大量历史信息可以判断用户的兴趣爱好。产品信息主要是产品基本信息，例如产品名称、条形码、分类、产地等。经过层层筛选这些信息，选择最能表现用户和产品的特征信息，采用各种推荐算法进行模型训练，得到最能反应用户喜好的模型。通过模型找到用户喜欢产品的类似产品推荐给用户，最后通过可视化的方式把推荐结果呈现给用户。
3 个性化推荐系统的常用算法
3.1协同过滤推荐
协同过滤，简称CF算法是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。其内在思想是相似度的定义。
协同过滤常被应用于推荐系统。这些技术旨在补充用户—商品关联矩阵中所缺失的部分。其中用户和物品由一小部分已知因素描述，用这些因素可以预测缺失值。
请阅读《[机器学习]协同过滤算法的原理和基于Spark 实例》
3.1基于关联规则的推荐
基于关联规则的推荐请阅读《[机器学习]关联挖掘介绍》
《[机器学习]关联挖掘算法Apriori和FP-Growth以及基于Spark 实例》
4 个性化推荐系统的技术改进
一般的推荐算法存在数据稀疏、冷启动和可扩展问题。针对这些缺陷可进行如下的改进建议。
算法多样化。在一个推荐系统中采用多种不的推荐算法。如针对协同过滤算法数据稀疏和过分依赖评分的问题，可以尝试用基于关联规则的算法；针对协同过滤算法冷启动的问题，可以尝试专家算法，相似度算法（用户相似，商品相似），热门产品推荐等。
提高长尾物品的权重。因为有些商品没有评分或者市场比较小，没有得到很好的推荐，但是性价比很高。针对这些商品可以在传统推荐结果上把排序靠后，但是性价比较高的产品按一定比例给予较高的权重，让这些产品有机会曝光，也让用户有更多机会看到多样化的商品。
降低热门商品或刚需的推荐率。有些商品时刚需品，购买的客户自然多；而有些商品因为某些原因非常热门，拥有购买记录自然也多；如果用传统的推荐算法，这些商品被推荐的概率就非常高。为了消除对这些商品对推荐的影响，可以在训练模型时过滤这些数据，避免这些数据参加训练；或者按一定比例抽取这些数据参加训练；或者在预测结果列表中在商品中添加权重进行再次处理，最后才呈现给客户。