旅游电商的个性化推荐系统研究与设计

　　摘 要
　　智能Web时代的到来意味着大数据分析在各个行业的运用成为必然趋势，推荐系统作为典型的智能Web应用，通过对用户行为数据的积累和分析，将传统用户的搜索行为转化为推送行为，从而实现原始电商到智能电商的转变。本文以智能Web时代为引，就旅游电商推荐系统的基本实现方法和思路展开了讨论和分析。
　　【关键词】智能Web 个性化旅游电商
　　1 智能Web时代的到来
　　当我们去订餐的时候，饭店订餐系统引用了我们公开的健康调查数据，从而为我们搭配适宜的绿色饮食；当我们与陌生人在线聊天时，对话内容得到通讯软件后台的事实核查，保证交流内容的真实和安全（如facebook）；当我们在线购书时，电商平台能够根据用户购物行为的相似度判断来给出最合理的推荐（如亚马逊）。这一系列的发生与正在发生的案例为我们诠释了一个时代的到来，智能Web时代。
　　所谓智能，是指能够不断通过大数据分析抽象出普遍规则，进而替代穷举的一种高效机器学习方式。拓展开讲，一款智能Web应用要首先具备大数据能力，或者叫内容聚合，这是机器学习的基础条件；然后需要具备参考结构，参考结构为原始大数据提供了科学的解释和展示形式，它为原始数据的分析和展现提供了重要的助力；最后还要具备合理的算法，算法为从数据转变为信息提供了可行的方法，并将信息抽象为引导用户交互的规则，这三大要素构成了智能Web应用的充要条件。
　　2 旅游电商推荐系统研究与设计
　　作为一类典型的智能Web应用，推荐系统因为谷歌的广告和亚马逊的商品推荐等形式为人们所熟知，它的出现为当下信息过载的大环境带来了良好的解决方案。通过对用户行为数据的积累和分析，将传统用户的搜索行为转化为推送行为，从而实现原始电商到智能电商的转变。
　　旅游电商对推荐系统的认识度和重视度目前还处于比较初级的状态，远不如消费品电商平台，这也反映出了旅游电商企业对大数据的分析处理意识与主流消费品电商的差距。我们认为，实现高效用的旅游电商推荐系统，需要在精准度和展现形式两方面进行深入研究，第一是要对旅游产品进行精确建模，只有精确建模才能在推荐计算中获得准确的结果。第二是推荐引擎的科学选择，常见的推荐系统引擎分为两类，协同过滤推荐和基于内容分析的推荐。协同过滤推荐是基于用户的行为数据积累做出推荐，例如基于相似用户的推荐和基于相似条目的推荐。基于内容分析的推荐则需要考量用户之间、条目之间和用户与条目内容之间的相似度。其中，相似度算法是不同推荐引擎的核心，我们通过如下常用代码片段来说明相似度的计算方法。
　　由代码1可知，事实上相似度计算的方法是多样化的，需要根据实际的问题进行相似度算法的选择，目前大量的实验表明，基于欧氏距离的相似度算法效果相对较好。
　　在大数据的精确分析基础上，再将推荐结果以服务而非广告的展示形式推送到旅游电商的各个营销环节，必将会极大的推动产品购买的转化率。
　　3 旅游电商推荐系统展望
　　在智能Web时代，随着人们对信息和服务的智能化要求，推荐系统必定会在旅游电商营销环节占据愈加重要的地位，同时，单一的旅游产品推荐将会无法满足用户的需求，旅游推荐系统的衍生形态将会慢慢发展起来，推荐系统的内容和展示方式也都将会呈现出多元化和个性化的趋势。作为旅游电商的从业者，必须清楚的认识到推荐系统、大数据分析、智能Web等要素对旅游电商发展的推动作用，并随势而动，才能在互联网+的时代获得市场和用户的青睐。
　　参考文献
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　　作者简介
　　严杰（1981-），男，浙江省衢州市人。硕士学位。现为浙江旅游职业学院讲师。研究方向为Web开发和电子商务。
　　作者单位
　　浙江旅游职业学院 浙江省杭州市 311231