【摘要】：用戶興趣模型是電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)的基礎(chǔ),用戶興趣數(shù)據(jù)的獲取則是構(gòu)建用戶興趣模型的核心環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的輪詢采集方法存在數(shù)據(jù)源不夠全面、在線應(yīng)用可擴(kuò)展性差的不足,會(huì)導(dǎo)致同一業(yè)務(wù)分析所需數(shù)據(jù)采集時(shí)間跨度大、先采集數(shù)據(jù)可能失效等情況,使得最終業(yè)務(wù)分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。針對(duì)上述問題,對(duì)B2C電子商務(wù)用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入分析,提出了一種基于智能Agent的多源用戶興趣數(shù)據(jù)采集機(jī)制DFM-IA(Data Fetching Mechanism based on Intelligent Agent)。DFM-IA以用戶Session為基本處理單元,設(shè)計(jì)了四種智能Agent(Fetching Agent、Watching Agent、Sort Agent、Logical Agent)和三條排序規(guī)則,對(duì)七類用戶興趣數(shù)據(jù)(瀏覽行為、關(guān)鍵詞搜索、收藏行為、購物車行為、訂單行為、支付行為、評(píng)價(jià)行為)進(jìn)行排序與合并處理,從而在豐富數(shù)據(jù)采集源的同時(shí)大幅提高了在線數(shù)據(jù)采集效率,有助于解決推薦服務(wù)的數(shù)據(jù)稀疏性問題。仿真實(shí)驗(yàn)表明了該機(jī)制的高效性。
[Abstract]:User interest model is the basis of e-commerce personalized recommendation service, and the acquisition of user interest data is the core of building user interest model. The traditional polling data collection method is not comprehensive in data source and poor in the scalability of online application, which will lead to the long time span of data acquisition required for the same business analysis, and the possibility of failure of the first data acquisition, etc. The result of the final business analysis is biased. In order to solve the above problems, the user interest data of B2C e-commerce is analyzed in depth, and a multi-source user interest data acquisition mechanism based on intelligent Agent is proposed. DFM-IA (Data Fetching Mechanism based on Intelligent Agent). DFM-IA takes user Session as the basic processing unit. Four kinds of intelligent Agent (Fetching agents sort logical Agent) and three collation rules are designed to sort and merge seven kinds of user interest data (browsing behavior, keyword searching, collecting behavior, shopping cart behavior, order behavior, payment behavior, evaluation behavior). Thus, the efficiency of online data acquisition is greatly improved while enriching the data collection sources, and it is helpful to solve the problem of data sparsity of recommendation services. The simulation results show that the mechanism is efficient.
【作者單位】： 四川師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;匹茲堡大學(xué)Katz商學(xué)院;四川師范大學(xué)圖書信息中心;合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71202165);國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(71331002) 四川省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃資助項(xiàng)目(SC13C019)
【分類號(hào)】：F713.36;TP391.3

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本文編號(hào)：2144518