标题: 整合顾客个人化与卖方获利性之商品推荐系统
The Recommender Systems Integrating Customers' Personalization and Sellers' Profitability
作者: 陈穆臻
CHEN MU-CHEN
国立交通大学交通运输研究所
关键字: 商品推荐系统;顾客关系管理;资料探勘;协同过滤;Recommender System;Customer Relationship Management;Data Mining;CollaborativeFiltering
公开日期: 2007
摘要: 目前既有的推荐系统(Recommender Systems)进行商品推荐时,主要考虑商品的
购买机率(product purchase probability),而忽略了企业应用推荐系统的同时亦希望追
求获利增加。因此,本三年计画探讨以企业(卖方)与顾客(买方)为不同出发点考
量之数种推荐系统。此外,亦有学者应用资料探勘(Data Mining)技术之关联法则
(Association Rules)由购物篮(Market Basket)中探勘强物项(Frequent Itemsets),以进行
商品推荐。然而,此方法亦仅透过强物项考虑顾客个人化(Customers’ Personalization)
与产品被顾客购买之频率,而未考虑卖方之获利性(Sellers’ Profitability)。
由卖方的角度而言,系依据整体产品购买机率(overall product purchase probability)
与产品获利性(product profitability)进行推荐;由买方的角度而言,系依据个别顾客的
偏好(individual customer ’s preferences)推荐。本计画结合买方观点及卖方观点建构商
品推荐系统。在同时考虑买方观点及卖方观点情况下,建构以协同过滤(Collaborative
Filtering)为基础与关联法则为基础之商品推荐系统,必须考虑多准则以推荐商品。所
以,本计画亦应用资料包络分析(Data Envelopment Analysis; DEA)发展多准则资料探
勘技术,并应用于商品推荐系统。本计画同时以模拟资料与企业真实资料验证所发展
之推荐系统并与传统方法进行比较分析。推荐准确率(recommendation accuracy)与由
交叉销售所得利润(profit from cross-selling)为评估指标比较不同观点的推荐系统。
依据上述,本三年计画期望分析比较六种推荐系统,并且发展整合之商品推荐系
统以应用于实务上。此考量个人化推荐及/或商品获利性之六种推荐系统包含:
1. Convenience perspective recommender system (CPRS);
2. Convenience plus profitability perspective recommender system (CPPRS); (本计画发展
之系统)
3. Collaborative filtering perspective recommender system (CFRS);
4. Hybrid perspective recommender system (HPRS); (本计画发展之系统)
5. Association rule perspective recommender system (APRS);
6. Multi-criteria association rule perspective recommender system (MCARS). (本计画发展
之系统)
官方说明文件#: NSC95-2416-H009-034-MY3
URI: http://hdl.handle.net/11536/88450
https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=1634578&docId=278942
显示于类别:Research Plans