Informationsöverbelastning på webben har skapat enorma utmaningar för kunder som väljer produkter för nätinköp och för onlineföretag som försöker identifiera kundernas preferenser på ett effektivt sätt. Olika rekommenderade system med olika datarepresentationer och rekommendationsmetoder används för närvarande för att ta itu med dessa utmaningar. I denna forskning har vi utvecklat en grafmodell som ger en generisk datarepresentation och kan stödja olika rekommendationsmetoder. För att visa dess användbarhet och flexibilitet utvecklade vi tre rekommendationsmetoder: direkt återhämtning, föreningsbrytning och höggradig föreningshämtning. Vi använde en datauppsättning från en bokhandel online som vår testbädd. Utvärderingsresultaten visade att en kombination av produktinnehållsinformation och historisk kundinformation uppnådde mer exakta förutsägelser och relevanta rekommendationer än att endast använda samarbetsinformation. Jämförelser mellan olika metoder visade dock att höggradig associationshämtning inte presterade signifikant bättre än associationsbrytningsmetoden eller den direkta återvinningsmetoden i vår testbädd. Den stora mängden produktinformation på webben innebär stora utmaningar för både kunder och online-företag i e-handelsmiljön. Kunderna upplever ofta svårigheter att söka efter produkter på webben, medan online-företag ofta överväldigas av de rika data de har samlat in och har svårt att marknadsföra produkter som är lämpliga för specifika kunder. Överbelastning av produkt- och transaktionsinformation på webben väcker en praktisk fråga: Hur kan den stora mängden produkt- och användningsinformation som finns tillgänglig från transaktioner online effektivt användas för att stödja bättre beslutsfattande av både köpare och säljare? För att hantera denna information överbelastning problem, forskare har föreslagit recommender system som automatiskt analysera användarnas användningsdata för att filtrera webbsida innehåll, kategorisera diskussionsgrupper meddelanden, och rekommendera bra information resurser (Resnick & Varian, 1997). Vanligtvis analyserar ett recommender system data om objekt 1 eller om interaktioner mellan användare och objekt för att hitta associationer bland objekt och användare. Resultaten presenteras som rekommendationer. Med hjälp av detta koncept, har vissa online-företag, såsom Amazon.com och eBay.com, använt rekommendationssystem som ett affärsverktyg. Sådana system rapporteras ha ökat e-handelsförsäljningen genom att konvertera webbläsare till köpare, öka korsförsäljning och bygga kundlojalitet (Schafer, Konstan, & Riedl, 2001). I den här artikeln går vi igenom tidigare forskning i rekommendationssystem för att identifiera ofta använda metoder och representationer. Fyra rekommendationer granskades: kunskapsutveckling, samverkansfiltrering, ett innehållsbaserat tillvägagångssätt och ett hybridtillvägagångssätt. Olika rekommendationsstrategier kan genomföras med hjälp av olika analysmetoder. Vanligen använda metoder är kvartersbildning, förening regel gruvdrift, maskininlärning tekniker, etc. Systemutvecklare med rekommendationer står ofta inför två utmaningar. En är hur man representerar olika information om användare och objekt. Den andra är hur man bygger en modell som är tillräckligt flexibel för att införliva olika rekommendationer. Vi föreslår en grafmodell för att representera användar-produktinformationen. Grafmodellen innehåller noder (kunder och produkter) och länkar (transaktioner och likheter) som fångar olika typer av e-handelsinformation. Modellen stöder också olika rekommendationer. För att visa sin flexibilitet har vi utvecklat tre analysmetoder som omfattar ett brett spektrum av allmänt använda och nyligen införda rekommendationsmetoder: direkt hämtning, föreningsbrytning och höggradig associationshämtning. Med tre metoder som alla utvecklats med hjälp av en gemensam modell, kunde vi få direkta jämförelser av prestanda av olika rekommendationsmetoder enligt de tre tillvägagångssätten i det samarbete som mottogs den 19 februari 2003; reviderade 13 augusti 2003 filtrering, innehållsbaserade, och hybrida tillvägagångssätt. Vi använde en kinesisk bokhandel online som vår testbädd för att implementera ett recommender-system baserat på den modell och de metoder vi utvecklat. En systematisk empirisk utvärdering genomfördes och resultaten sammanfattades. De första resultaten på grafmodellen och de höggradiga associationshämtningsmetoderna har rapporterats i en färsk konferenspublikation (Huang, Chung, Ong, & Chen, 2002). Rekommenderar system hjälper användare att välja lämpliga informationsartiklar eller produkter från en stor uppsättning av alternativ. I sådana system skapas personliga rekommendationer om objekt (information, produkter eller tjänster) genom att prediktera användarnas preferenser. Medan "recommender system" ses som en synonym till "retrieval system" av vissa forskare (Furner, 2002) hävdar vi att recommender system skiljer sig från typiska hämtningssystem genom att betona modellering av användaregenskaper och användarobjekt interaktioner i systemet. I rekommenderade system, latent användarinställningar antas anges av ett brett spektrum av observerbara data: funktioner hos användaren, funktioner i de objekt som köpts av användaren, beteende användare med (uppskattade) liknande inställningar, etc. Målet med recommender system är att uppskatta sådana latenta användarinställningar och ge förutsägelser om lämpliga objekt till specifika användare. Traditionella hämtningssystem inriktade sig vanligtvis på att tillhandahålla relevanta informationsobjekt som motsvarar den explicita formen av användarpreferenser (dvs. frågor) och betonade inte modellering av latenta användarpreferenser. Rekommendationssystem kan införas för att förbättra traditionella system för hämtning, samtidigt som de även omfattar ett brett spektrum av nya tillämpningsområden, särskilt i e-handelsmiljön. Sedan det första recommender-systemet utvecklades för tio år sedan (Goldberg, Nichols, Oki, & Terry, 1992) har olika tekniker använts i olika applikationsspecifika recommender-system. Tidiga rekommendationssystem hjälpte användare att sålla igenom ett stort antal dokument som Usenet nyhetsartiklar eller webbsidor. Med den senaste tidens spridning av e-handel, rekommenderar system har blivit ett kraftfullt affärsverktyg för att förbättra kundernas förmåga att övervinna problemet produktinformation överbelastning. I detta avsnitt sammanfattar vi litteraturen och föreslår en taxonomi av rekommendationssystem som karakteriserar ett typiskt rekommendationssystem i tre stora dimensioner: systeminmatning, datarepresentation och rekommendationsmetod. Inmatningen av ett recommender-system kan ske i tre former: (1) användarens faktiska data såsom namn, kön och adress; (2) transaktionsdata som fångas upp genom användarnas uttryckliga betyg eller implicita feedback som observerats från deras beteende; och (3) objekt faktadata såsom produktmärke och pris. Många rekommenderade system har använt användares uttryckliga feedback i form av betyg (Balabanovic & Shoham, 1997; Basu, Hersh, & Cohen, 1998; Claypool m.fl., 1999; Condliff, Lewis, Madigan, & Posse, 1999; Mooney & Roy, 2000; Passani & Billsus, 1997; Sarwar m.fl., 1998; Terveen, Hill, Amento, Mcdonald, & Creter, 1997). Till exempel använde Syskills och Webert användarbetyg på en webbsida som indata (Passani & Billsus, 1997). Basu m.fl. (1998) använde användarbetyg på filmer som indata till deras system. Denna metod lider av kallstartsproblem, där nysläppta produkter kan få bara ett fåtal betyg och därför inte rekommenderas även om de är relevanta. För att lösa detta problem har vissa system också använt implicit feedback som erhållits under användarens användningssession. Systemet analyserar systemloggar för att hitta användarnas preferenser. Befintliga recommender system använder olika typer av data representationer som vanligtvis fångar tre grundläggande element i en recommender system-användare representation, objekt representation, och transaktion representation. Användarinformationen kan representeras på fyra sätt: (1) med hjälp av användarattribut (vanligtvis demografiska uppgifter som kön, födelsedatum, lön osv.).), (2) av tillhörande poster (t.ex. de produkter som användaren har uttryckt intresse för, har gett betyg till eller faktiskt köpt), (3) av transaktioner (attributer som extraherats ur användarens transaktionshistorik såsom tid, frekvens och belopp, kan delvis representera en användares beteendemönster), eller (4) av objektat (t.ex., en användare kan karakteriseras som att gilla romantiska berättelser och gynna låga priser baserat på attributen i de böcker hon har köpt). De flesta rekommenderade system representerar användare som en uppsättning tillhörande objekt; Basu et al., 1998; Claypool et al., 1999; Condliff et al., Fu, Budzick, & Hammond, 2000; Lieberman, 1995; Mladenic, 1996; Pazzani, 1999; Passani & Billsus, 1997; Sarwar et al., 1998; Shwab, Phol, & Koychev, 2000). Till exempel, system som Fab (Balabanovic & Shoham, 1997), Personalized Tango (Claypool et al., 1999), SurfLen (Fu et al., 2000), och Personalized WebWatcher (Mladenic, 1996) använde webbsidor användaren hade betygsatt eller tidigare besökt för att representera användaren, medan system som GroupLens (Sarwar et al., 1998) använde filmer och böcker för att representera användarnas intressen. Som ett annat viktigt element i recommender-system, är objekt oftast representeras av objektattribut (såsom pris, innehåll, varumärke, etc.) eller av associerade användare (t.ex. de kunder som har köpt denna produkt tidigare). Vissa rekommenderade system använder också transaktioner som ett grundläggande element, vanligtvis representerar dem med transaktionsattribut (t.ex. tid, belopp, etc.) eller genom poster i transaktionerna. Forskare har också inkluderat vissa transaktionsattribut såsom tid och plats som ytterligare dimensioner och stödja en annan typ av rekommendation som kan baseras på olika kombinationer av dimensioner, såsom rekommendation av webbinnehåll till en viss kund på helger, eller rekommendationen av bästa tid för att marknadsföra vissa produkter till en viss kund (Adomavicius & Tuzhilin, 2001). De flesta befintliga rekommenderade system fokuserar dock på analysen av de två dimensionerna av användare och objekt. samverkansfiltrering, innehållsbaserade och hybrida metoder. Den kunskapstekniska metoden syftar till att upptäcka de faktorer som påverkar användarnas preferenser i valet av produkter. Det krävs betydande mänskliga ansträngningar för att få detta tillvägagångssätt att fungera. Expertise Recommendeder (McDonald & Ackerman, 2000) rekommenderar exempelvis programvaruteknikexpertis till programmerare som använder heuristik baserad på versionsförändringshistorik och tekniska supportposter. Heuristikerna skapades med hjälp av resultaten från en 5-månaders etnografisk studie. System för brevfiltrering och dokumenthanteringssystem har i stor utsträckning använt sig av en sådan regelbaserad metod. ISCREEN (Polloc, 1988), ett tidigt arbete inom detta område, använde användardefinierade regler för att skärma textmeddelanden. Reglerna var personliga för varje användare, och reglerna var främst baserade på innehåll och attribut för textmeddelanden (såsom avsändare, längd, höjdpunkter, etc.). Den kunskapstekniska metoden kan generera användarspecifika regler för rekommendationsändamål baserade på ett brett utbud av information, inklusive objektfunktioner, användarfunktioner och annan domänspecifik information. Den stora skillnaden mellan detta tillvägagångssätt och följande tillvägagångssätt är att processen för att ta fram sådana regler inte är automatiserad och omfattande mänskliga insatser normalt krävs. Den samverkande filtreringsmetoden får allmän samarbetsinformation från användare för att bilda aggregerade regler eller trender samt sammanslutningar mellan användare och/eller objekt för att förutsäga enskilda användares intresse. Ett exempel är filmrekommendationen, där kundbetyg på filmer användes för att rekommendera filmer till specifika användare.. Användarbaserat samarbete använder historiska data för att bilda användarkvarter. Till exempel, Pazzani (1999) bildade en stadsdel av liknande användare baserat på deras uttryckta preferenser och rekommenderade restauranger baserade på grannskapet förhållandet. Postbaserad samarbetsrekommendation bygger på föreningar bland punkter för att fastställa rekommendationer. Dessa föreningar bygger på historiska interaktioner mellan objekt och användare, såsom samköp eller preferenser från samma kund. Befintliga e-handel rekommenderar system brukar använda denna teknik i tillämpningar såsom presentrekommendation (Schafer et al., 2001 ). Andra samarbetsrekommendersystem har använt användarobjektparet som grund för analysen, snarare än bara ett av dem. I vissa system där användarens identitet inte är tillgänglig kan samverkansfiltrering också tillämpas på grundval av transaktioner. Flera analystekniker, inklusive grannskapsbildning, förening regel gruvdrift, och maskininlärning tekniker, har vanligtvis tillämpats för att generera rekommendationer. Grannar bildades genom att använda likhetsfunktioner som cosinusbaserad likhet och korrelationsbaserade likhetsfunktioner och klustertekniker (Mobasher et al., 2000; Nasraoui et al.). 1999; Sarwar m.fl., 2001 ). Association rule mining användes för att extrahera mönster association bland objekt och användare från transaktionshistoriken (Fu et al., 2000). Maskininlärningsmetoder användes också för att upptäcka mönster från transaktionsdata (Basu et al., 1998; Pazzani & Billsus, 1997). Samverkansfiltrering fungerar dock inte bra när en produkt nyligen introduceras eller en användare bara börjar använda systemet, eftersom systemet inte har mycket betygsinformation om vare sig produkten eller användaren ("kallstartsproblem"). Dessutom, när det finns många objekt men relativt få användare, samarbetsfiltrering kan inte ge en bra rekommendation helt enkelt eftersom det finns få betyg ("parsitetsproblem"). Dessutom kan vissa användare med genomgående avvikande åsikter från gruppyttrandena inte dra nytta av samverkansfiltrering ("gray får problem") (Claypool m.fl., 1999). Den innehållsbaserade metoden lånar tekniker från informationssökning för att analysera innehållet i objekt. Grannskapsfunktioner (Claypool et al., 1999; Liberman, 1995; Mladenic, 1996) och klassificeringstekniker (Mooney & Roy, 2000; Mostafa, Mukhopadhyay, Lan, & Palakal, 1997) har ofta tillämpats för att analysera och samla textinnehållet i objekt och rekommendationer genereras baserat på matchning mellan objektegenskaper och användarprofiler. Även om vissa system har utforskat mycket omfattande objekt representationer [till exempel Watters och Wang (2000) föreslog en nyhetsobjekt representation som bestod av en rik uppsättning av rubriker, innehåll, och beteende attribut för online nyhetsartikel rekommendation], har den innehållsbaserade metoden flera grundläggande begränsningar. Den fångar endast partiell information om objektets egenskaper, vanligtvis textinformation. Annan innehållsinformation såsom ljud eller visuellt innehåll ignoreras vanligen. Detta tillvägagångssätt tenderar att endast rekommendera poster med liknande egenskaper (även känt som "överspecificeringsproblem"). Endast målanvändarens feedback används i detta tillvägagångssätt, även om användarens intresse också kan påverkas av andra användares preferenser (Balabanovic & Shoham, 1997). För att förbättra kvaliteten på rekommendationen har många insatser gjorts för att kombinera innehållsbaserade och samarbetsinriktade strategier för att genomföra en hybridstrategi. Rekommenderar system som använder en hybrid metod kan löst kategoriseras i tre klasser. System i den första kategorin försöker integrera de två tillvägagångssätten genom att helt enkelt slå samman de två rekommendationsresultaten separat genererade av innehållsbaserade och samverkande tillvägagångssätt (Claypool m.fl., 1999). System i den andra kategorin kombinerar de två metoderna på representationsnivå, där produktinformation och transaktionsinformation ingår i en enda representation. Några av dessa system har baserats på samverkansfiltrering och lagt till innehållsinformation om objekt i användarrepresentationen eller lagt till betyg baserat på innehållet i objekten (Pazzani, 1999; Sarwar m.fl., 1998; Singh, Yu, & Venkatraman, 2001 ). Fab upprätthöll till exempel användarprofiler baserade på innehållsanalys av dokument som klassats av användare. Den jämförde sedan användarprofiler för att identifiera liknande användare för att generera en samarbetsrekommendation Balabanovic & Shoham, 1997). Andra försökte tillämpa innehållsbaserad analys och lade till användarinformation i objektet representation (Goldberg et al., 1992). Vissa andra system har byggts på en omfattande modell som innehåller olika informationskällor (Basu m.fl., 1998; Condliff m.fl., 1999). Ansari, Essegaier och Kohli (2000) har nyligen utarbetat en formell statistisk metod för att modellera användarbetygen som en funktion av objektattribut, användaregenskaper och expertutvärderingar. Oobserverade källor till heterogenitet i användarpreferenser och objekt överklagandestrukturer redovisades med hjälp av detta tillvägagångssätt. System i den tredje kategorin hybridinflygning använder kunskapsteknik utöver samarbetsfiltrering. Burke föreslog till exempel en ram för hybridrekommendation där samverkansfiltrering användes för att postfiltrera de rekommendationsresultat som erhållits genom den kunskapsbaserade filtreringsmetoden (Burke, 2000). I tabell 1 presenteras taxonomi för rekommendationssystem som beskrivs ovan. Vi sammanfattar i tabellen vilka typer av systeminmatning, representationsmetoder och rekommendationsmetoder som används i befintliga rekommendationssystem. Flera system i litteraturen listas i tabell 2 och karakteriseras i tabell 3 under de dimensioner som införs i taxonomin. Vi fann att de flesta av de rekommenderade systemen använde samarbetsfiltrering för att generera rekommendationer. Dessutom var de metoder som användes i dessa system till stor del tillämpningsspecifika. Detta begränsade de dataindata och -representationer som kunde användas. Vi anser att en modell inte bara måste vara tillräckligt omfattande för att stödja olika insatser och representationer, utan också tillräckligt flexibel för att stödja olika rekommendationsstrategier. För att tillgodose behoven av omfattande representation och för att stödja flexibla rekommendationer föreslår vi en grafmodell för att bygga e-handelsrekommendationer. Två senaste arbeten på recommender system föreslår graf-teoretiska modeller eller tillvägagångssätt. Aggarwal, Wolf, Wu och Yu (1999) införde en riktad graf av användare i rekommenderade system, där de riktade kanterna motsvarar begreppet förutsägbarhet. Baserat på denna graf, personliga rekommendationer kan genereras via några någorlunda korta (starkt förutsägbara) riktade vägar som förenar flera användare. Mirza (2001) föreslog också en grafteoretisk modell för samverkansfiltrering, där objekt och användare båda representeras som noder och kanter representerar rekommendationsdatamängden (interaktion mellan användare och objekt). Ett socialt nätverk diagram över användare skapas sedan baserat på den ursprungliga grafen, och rekommendationer genereras genom att navigera kombinationen av den ursprungliga grafen och användaren sociala nätverk graf. I likhet med dessa tidigare grafteoretiska modeller i vissa avseenden fokuserar den modell som vi föreslår mer på att ge en enhetlig representation för de olika typer av systemindata som sammanfattas i den taxonomi som presenterades tidigare. Flexibla rekommendationer ska också undersökas med hjälp av en sådan grafmodell. I följande avsnitt beskriver vi först modellen och analyserar sedan dess egenskaper och tillämpning. Eftersom vi fokuserar på e-handel rekommenderar system, kommer vi att diskutera produkter (i stället för objekt) och kunder (i stället för användare) i följande avsnitt. Figur 1 visar en tvåskikts grafmodell, där de två lagren av noder representerar produkter respektive kunder. Tre typer av länkar mellan noder fångar in indata: produktinformation, kundinformation och transaktionsinformation. Varje länk mellan två produkter fångar likhet mellan dem. Olika typer av produktinformation kan användas för att beräkna likheten. För produkter som böcker och filmer kan innehållet i produktbeskrivningen (bok introduktioner, film recensioner) också användas för att beräkna produktlikhet. På samma sätt fångar varje länk mellan två kunder likheten mellan dem. Den stora mängden demografiska data från kunder som finns på e-handelssajter kan användas för att beräkna kundernas likhet. Övrig information om kunder kan också läggas till, såsom kundernas svar på frågeformulär, förfrågningar, webbanvändningsmönster och så vidare. Interlayer länkar bildas baserat på den transaktionsinformation som fångar föreningar mellan kunder och produkter. Vissa vanliga transaktionsinformation inkluderar köphistorik, kundernas betyg, eller beter beteende som involverar produkten. Varje köp av en produkt av en kund representeras av en mellanskiktslänk i vår modell. Olika typer av transaktionsinformation kan kombineras i modellen genom att olika vikter tilldelas för att återspegla olika associationsstyrkor. Till exempel kan ett högt betyg på en produkt vägas högre än en webbaktivitet, eftersom det förstnämnda återspeglar kundens intresse mer direkt. Litteraturgenomgången visade att området för recommender system kräver en omfattande och generisk modell. Denna modell bör kunna representera olika typer av dataindata och stödja olika rekommendationsstrategier med hjälp av olika tekniker. Här visar vi hur vår tvålagers grafmodell uppfyller dessa krav. Vi analyserar först egenskaperna hos vår modell och introducerar tre rekommendationsmetoder som vi har utvecklat för att visa modellens användbarhet och flexibilitet. Den stora skillnaden mellan representationen i vår modell och andra representationer är att vår modell kräver omvandling av de ursprungliga indata, såsom produkt- och kundattribut, till likhetsåtgärder. Andra har använt de ursprungliga indata i sig som
Det finns i allmänhet fyra rekommendationsstrategier: samverkansfiltrering, innehållsbaserad, hybrid och kunskapsbaserad REF.
A Graph Model for E-Commerce Recommender Systems
{'venue': 'Journal of the American Society for Information Science and Technology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}