网络推荐：营销智能系统的实践

文／叶群来 

     2006年10月，Netflix投入上百万美元组织了一项竞赛活动，用以奖励那能够为其DVD推荐系统作出10%（以推荐系统使用者的评分等级衡量）改进的团队。不考虑组织一个上百万美元活动为企业所带来的非凡的宣传效用，长尾理论的提出者Chris Anderson及其众多支持者和研究评论者都认为，推荐系统10%的改进最终带给Netflix的效益将远远超过其投入。

    究竟什么是网络推荐系统，为什么Netflix会如此重视它，它到底能为企业带来什么样的影响？

关注特定使用者

    推荐系统，其思想可以追溯至两位学者Negroponte和Kay，他们分别在1970年和1984年推出了各自的研究成果《The Architecture Machine》和《Computer Software》。然而，这种“智能系统”的实践应用却是近期的事。随着网络公司如Amazon.com、Netflix 等获得成功，推荐系统越来越受到重视。

    Bo Xiao和Izak Benbasat认为，推荐系统是一种通过获取使用者个人的兴趣和偏好信息，加以综合处理，并据此作出推荐建议的软件。Weiquan Wang认为，推荐系统是一种基于网络的软件，以使用者个人的兴趣、偏好、以往购物行为记录等为基础，作出相应的推荐。Asim Ansari、Skander Essegaier和Rajeev Kohli认为，推荐系统是一种具备代理性质的软件，利用使用者的行为和偏好信息，过滤可能的购买选择，并作出建议。Hubl和Trifts认为，它是一种通过掌握使用者对某特定产品的偏好信息，了解使用者的决策偏向性，进而以列表的形式向使用者作出推荐的工具软件。    Ting-Peng Liang、Hung-Jen Lai和Yi-Cheng Ku认为，它是一种信息系统，在评估使用者偏好的基础上，作出符合特定消费者喜好的产品或者内容，其核心是辨识和评估适合推荐的内容的重要性。Ansaretal认为，它是一种基于消费者的需要和偏好信息，代表顾客进行一系列的行为，并作出购买建议的软件实体程序。然而，所有的定义表述的实质内容基本一致，都认为推荐系统应当包括以下三方面内容：是一种软件；需要获得使用者个人的兴趣、偏好等相关信息，并进行处理；作出推荐建议。

    不同的推荐系统，其表现形式有所不同。从销售排行榜到用户评级打分，从“浏览过、买了该商品的人，同样也浏览了、买了……”到编辑推荐或用户评论，都可以被视为推荐系统的表现方式。但是，它们对不同的商品和不同的顾客所能产生的效果并不一样，产品

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