个化推荐系统简介是如何的呢?

个化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大，商品个数和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题，个化推荐系统应运而生。

个化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品, 自动完成个化选择商品的过程, 满足客户的个化需求, 推荐基于:

网站最热卖商品

客户所处城市

客户过去的购买行为和购买记录, 推测客户将来可能的购买行为

在电子商务时代, 商家通过购物网站提供了大量的商品, 客户无法一眼通过屏幕就了解所有的商品,也无法直接检查商品的质量. 所以,客户需要一种电子购物助手,能根据客户自己的兴趣爱好推荐客户可能感兴趣或者满意的商品

个化推荐系统的作用体现在哪里?

个化推荐的最大的优点在于，它能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。这就提高了电子商务活动的简便和有效，同时也提高了企业的服务水。

总体说来，一个成功的个化推荐系统的作用主要表现在以下三个方面：

1) 将电子商务网站的浏览者转变为购买者：电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望，个化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成购买过程。

2)提高电子商务网站的交叉销售能力：个化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐，用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高电子商务系统的交叉销售。

3)提高客户对电子商务网站的忠诚度：与传统的商务模式相比，电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择，用户更换商家极其方便，只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个化推荐系统分析用户的购买，根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高，那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此，个化推荐系统不仅能够为用户提供个化的推荐服务，而且能与用户建立长期稳定的关系，从而有效保留客户，提高客户的忠诚度，防止客户流失。

个化推荐系统具有良好的发展和应用前景。目前，几乎所有的大型电子商务系统，如Amazon、eBay等，都不同程度的使用了各种形式的推荐系统。各种提供个化服务的Web站点也需要推荐系统的大力支持。在日趋激烈的竞争环境下，个化推荐系统能有效的保留客户，提高电子商务系统的服务能力。成功的推荐系统会带来巨大的效益。