14专题第9卷第3期2013年3月龚亮1,2刘译璟1郭志金11北京百分点信息科技有限公司2电子科技大学场景引擎:下一代推荐系统的核心模块大数据现在是全球互联网最热门的前沿概念,大数据时代不可避免地会增加用户获取有价值信息的难度
随着移动互联网的发展,人们获取和处理信息的方式与方法碎片化严重,而人脑的处理能力并没有明显提升,这使得有针对性的信息甄别手段成为解决此矛盾的有效方法
这种手段,被称为个性化技术
实现个性化技术最有效的方法是推荐系统,它的目标是将最有价值的信息推送给用户,使用户获取信息的渠道效率最大化
传统的推荐系统是通过作为“人”的用户大量与“物”之间、与其他“人”之间交互的行为,并通过进行协同分析(也可称为群体智慧分析)来解决为用户提供个性化服务的问题
这种分析方法存在一个缺点:它仅仅抓住了用户在过去一段时间内的行为偏好,并没有对用户意图(当前行为所表现出来的短期偏好)进行捕获或考虑,而这些意图关键词:推荐系统场景引擎用户意图恰恰是最能反映用户当前需求的一些信息
因此,传统的推荐系统并没有合理地解决个性化技术问题,对信息甄别的技术手段亟待提高
基于传统的推荐系统存在的缺陷,本文以国内领先的推荐引擎提供商(百分点科技公司)为实例,展示下一代推荐系统应当如何考虑用户的当前行为,并根据这些行为表现出来的用户意图做个性化服务
而“场景引擎”则是下一代推荐系统的核心模块
什么是场景用户在线活动时,在不同的时间可能具有不同的目的
用户在浏览服装时表明用户可能对服装感兴趣,用户在浏览手机时表明用户可能对手机感兴趣
用户在不同的行为阶段所表现出来的目的也有意愿强弱之分
例如,浏览行为表明用户只是逛逛或者正在挑选,加入到购物车的行为表明这是用户喜好的商品,下单行为表明这是用户想要购买的商品
所以,用户在同一时刻可能具有多个目的,而每个目的也有意愿强弱之分
在“百分点场景引擎”中,我