【正文】 計(jì)的眾數(shù)法阻及信息熵法來解決[14]。北京航空航天大學(xué)的張光衛(wèi)等人針對傳統(tǒng)相似度度量方法存在的不足,利用云模型在定性知識表示以及定性、定量知識轉(zhuǎn)換時(shí)的橋梁作用，提出一種在知識層面比較用戶相似度的方法，克服了傳統(tǒng)基于向量的相似度比較方法嚴(yán)格匹配對象屬性的不足。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)極端稀疏的情況下，仍能取得較理想的推薦質(zhì)量 [16]。注冊用戶可以對所喜歡的數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)行15分的評分，豆瓣后臺通過一定的推薦算法向用戶進(jìn)行推薦，同時(shí)，用戶可以對數(shù)字產(chǎn)品進(jìn)行評論，并可以參考其他用戶的評論作為推薦依據(jù)。淘寶禮物()是淘寶網(wǎng)推出的個(gè)性化禮物推薦平臺，依托于淘寶巨大的消費(fèi)平臺。另外還有送禮場景包括生日送禮，嬰兒誕生，喬遷新居，愛意表達(dá)等。 研究意義電子商務(wù)網(wǎng)站是推薦系統(tǒng)應(yīng)用最廣泛的地方。2010年電子商務(wù)在中國發(fā)展如火如荼。2009年淘寶網(wǎng)銷售額達(dá)到了2000億人民幣，預(yù)計(jì)2010年淘寶網(wǎng)銷售額將翻一番達(dá)到4000億人民幣。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)已經(jīng)形成以圖書、化妝品、家居、母嬰等為主的核心品類，并于美國東部時(shí)間12月8日在美國紐約證券交易所正式掛牌上市。凡客誠品2010年銷售的衣服達(dá)到了4000萬件。禮品作為電子商務(wù)網(wǎng)站中的特殊商品最具個(gè)性化的需求。因此，基于知識庫的禮品推薦系統(tǒng)的研究具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會價(jià)值。優(yōu)點(diǎn)是可以全面形象地描述用戶的送禮需求，通過禮品知識庫進(jìn)行推理向用戶推薦準(zhǔn)確的個(gè)性化的禮品。 本文工作 研究路線和方法本文從淘寶網(wǎng)上抓取數(shù)千禮品信息，然后采用正則表達(dá)式進(jìn)行文本提取，將提取的文本信息保存到數(shù)據(jù)庫形成禮品庫。然后對其中一部分禮品的知識庫進(jìn)行人工初始化，并結(jié)合根據(jù)禮品基本信息計(jì)算出的禮品綜合相似度對禮品知識庫進(jìn)行完善。最后根據(jù)用戶對推薦禮品的反饋信息對知識庫進(jìn)一步調(diào)整和完善。 主要研究內(nèi)容本文的主要研究內(nèi)容為推薦系統(tǒng)在禮品推薦領(lǐng)域的應(yīng)用研究，本文采用了知識庫推薦的方法，并結(jié)合禮品個(gè)性化搜索，最后根據(jù)知識庫的特點(diǎn)設(shè)計(jì)具有良好用戶體驗(yàn)的推薦交互界面更好地描述用戶的需求向用戶提供個(gè)性化的禮品推薦服務(wù)。 禮品知識庫的初始化和完善：用禮品專家的禮品知識對禮品知識庫進(jìn)行初始化，然后采用一定的算法對禮品知識庫進(jìn)行完善。推薦交互界面的設(shè)計(jì)：根據(jù)知識庫設(shè)計(jì)具有良好用戶體驗(yàn)的推薦交互界面準(zhǔn)確全面地描述用戶的需求。協(xié)同過濾基于這樣的假設(shè)：為用戶找到他真正感興趣的內(nèi)容的好方法是，首先找到與他興趣相似的用戶，然后將這些用戶感興趣的內(nèi)容推薦給此用戶。1. 基于用戶的協(xié)同過濾推薦(CF U) 　基于用戶的協(xié)同過濾推薦技術(shù)是目前推薦算法實(shí)際應(yīng)用中最為成功的個(gè)性化推薦技術(shù)，在商業(yè)推薦系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。首先利用用戶的歷史記錄如搜索記錄、瀏覽記錄、評分評價(jià)等對用戶特征進(jìn)行分析和建模。最后向用戶推薦其最近鄰居頻繁購買的商品。3. 協(xié)同過濾的優(yōu)缺點(diǎn)　優(yōu)點(diǎn)：協(xié)同過濾的最大優(yōu)勢就在于,系統(tǒng)與目標(biāo)產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)上的呈現(xiàn)形式完全獨(dú)立， 只需要用戶產(chǎn)品交易數(shù)據(jù), 比較簡便易行。第二，協(xié)同過濾方法存在計(jì)算規(guī)模問題,而如果降低計(jì)算復(fù)雜度又會降低推薦質(zhì)量。 內(nèi)容過濾(Content Based FilteringCBF)為了應(yīng)對協(xié)同過濾的稀疏性問題出現(xiàn)了內(nèi)容過濾。其本質(zhì)上是一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。1. 基于新產(chǎn)品的內(nèi)容過濾　新產(chǎn)品進(jìn)入系統(tǒng)后，系統(tǒng)將新產(chǎn)品與產(chǎn)品特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配,然后提取新產(chǎn)品的特征。2. 基于新用戶的內(nèi)容過濾　新用戶進(jìn)入后,系統(tǒng)提取用戶個(gè)性化特征 ,提取的方法一般有三種,一是問問題,二是通過注冊信息獲得,三是通過用戶行為進(jìn)行提取。3. 內(nèi)容過濾的優(yōu)缺點(diǎn)　優(yōu)點(diǎn)：正如內(nèi)容過濾出現(xiàn)的原因內(nèi)容過濾對推薦結(jié)果的解釋更換在一定程度上解決了協(xié)同過濾方法中的用戶多偏好和產(chǎn)品內(nèi)容多樣的問題，可以讓用戶提供一定的初始化信息,輔助系統(tǒng)做出更好的推薦。第二，商品屬性提取困難。而且這些屬性特征成千上萬,隨著系統(tǒng)的不斷學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)庫規(guī)模還會不斷擴(kuò)大,對系統(tǒng)的性能也會有很大的影響。 知識發(fā)現(xiàn)( Knowledge Discovery in Database KDD)知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)庫中提取隱含的、先前未知的、潛在有用的知識或信息模式的決策支持方法。知識發(fā)現(xiàn)將用戶請求視作一個(gè)查詢 ,然后基于用戶需求和偏好進(jìn)行推薦。這些知識的獲取有賴于知識庫的建立,使得數(shù)據(jù)挖掘的方法得到了巨大的應(yīng)用[21]。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，人們積累的數(shù)據(jù)量急劇增長，動輒以TB計(jì)，如何從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的知識成為當(dāng)務(wù)之急。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵步驟。關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦方法是先根據(jù)銷售數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不同商品在銷售過程中的相關(guān)性,然后基于生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型和用戶的購買行為產(chǎn)生推薦結(jié)果。2. 知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)缺點(diǎn)　優(yōu)點(diǎn)：知識發(fā)現(xiàn)可以利用電子商務(wù)網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等信息提高推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量和推薦效率。 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)介紹正則表達(dá)式（Regular Expression）在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，是指一個(gè)用來描述或者匹配一系列符合某個(gè)句法規(guī)則的字符串的單個(gè)字符串。許多程序設(shè)計(jì)語言都支持利用正則表達(dá)式進(jìn)行字符串操作[24]。簡單的說，正則表達(dá)式就是用一個(gè)“字符串”來描述一個(gè)特征，然后去驗(yàn)證另一個(gè)“字符串”是否符合這個(gè)特征。a39。b39。ab39。abb39。abbbbbbbbbb39。正則表達(dá)式可以用來：（1）驗(yàn)證字符串是否符合指定特征，比如驗(yàn)證是否是合法的郵件地址。（3）用來替換，比普通的替換更強(qiáng)大。在JAVA中使用正則表達(dá)式匹配字符串的典型調(diào)用語句是Pattern p = (a*b)；Matcher m = (aaaaab)；boolean b = ()；，指定為字符串的正則表達(dá)式必須首先被編譯為此類的實(shí)例。執(zhí)行匹配所涉及的所有狀態(tài)都駐留在匹配器中，所以多個(gè)匹配器可以共享同一模式。在JAVA中使用正則表達(dá)式查找字符串的典型調(diào)用語句是boolean b = (regEx).matcher(str).find()其中regEx是需要編譯的正則表達(dá)式，str為需要進(jìn)行查找的文本或字符串，()方法可以查找文本或字符串str中是否存在符合正則表達(dá)式規(guī)則regEx的字符串[27]。這使得開發(fā)人員可以根據(jù)需要對它們進(jìn)行擴(kuò)展。需要說明的是它并不是一個(gè)完整的全文檢索應(yīng)用，而是為應(yīng)用程序提供索引和搜索功能。Lucene的目的是為軟件開發(fā)人員提供一個(gè)簡單易用的工具包，以方便的在目標(biāo)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)全文檢索的功能，或者是以此為基礎(chǔ)建立起完整的全文檢索引擎。早先發(fā)布在作者自己的，后來發(fā)布在SourceForge，2001年年底成為apache軟件基金會jakarta的一個(gè)子項(xiàng)目：。apache軟件基金會的網(wǎng)站使用了Lucene作為全文檢索的引擎，相應(yīng)的IBM的商業(yè)軟件Web Sphere中也采用了Lucene。Lucene定義了一套以8位字節(jié)為基礎(chǔ)的索引文件格式，使得兼容系統(tǒng)或者不同平臺的應(yīng)用能夠共享建立的索引文件。然后通過與原有索引的合并，達(dá)到優(yōu)化的目的。（4）設(shè)計(jì)了獨(dú)立于語言和文件格式的文本分析接口，索引器通過接受Token流完成索引文件的創(chuàng)立，用戶擴(kuò)展新的語言和文件格式，只需要實(shí)現(xiàn)文本分析的接口。首先，它的開發(fā)源代碼發(fā)行方式（遵守Apache Software License），在此基礎(chǔ)上程序員不僅僅可以充分的利用Lucene所提供的強(qiáng)大功能，而且可以深入細(xì)致的學(xué)習(xí)到全文檢索引擎制作技術(shù)和面相對象編程的實(shí)踐，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上根據(jù)應(yīng)用的實(shí)際情況編寫出更好的更適合當(dāng)前應(yīng)用的全文檢索引擎。其次，Lucene秉承了開放源代碼一貫的架構(gòu)優(yōu)良的優(yōu)勢，設(shè)計(jì)了一個(gè)合理而極具擴(kuò)充能力的面向?qū)ο蠹軜?gòu)，程序員可以在Lucene的基礎(chǔ)上擴(kuò)充各種功能，比如擴(kuò)充中文處理能力，從文本擴(kuò)充到HTML、PDF等等文本格式的處理，編寫這些擴(kuò)展的功能不僅僅不復(fù)雜，而且由于Lucene恰當(dāng)合理的對系統(tǒng)設(shè)備做了程序上的抽象，擴(kuò)展的功能也能輕易的達(dá)到跨平臺的能力[32]。最后，雖然Lucene使用Java語言寫成，但是開放源代碼社區(qū)的程序員正在不懈的將之使用各種傳統(tǒng)語言實(shí)現(xiàn)（ framework），在遵守Lucene索引文件格式的基礎(chǔ)上，使得Lucene能夠運(yùn)行在各種各樣的平臺上，系統(tǒng)管理員可以根據(jù)當(dāng)前的平臺適合的語言來合理的選擇。AJAX是一種Web應(yīng)用程序開發(fā)的手段，它采用客戶端腳本與Web服務(wù)器交換數(shù)據(jù)。使用Ajax，可以創(chuàng)建更加豐富、更加動態(tài)的Web應(yīng)用程序用戶界面，其即時(shí)性與可用性甚至能夠接近本機(jī)桌面應(yīng)用程序。AJAX是幾項(xiàng)技術(shù)的全新方式的集合，所用到的核心技術(shù)是：1) 運(yùn)用XHTML和CSS實(shí)現(xiàn)基于各種標(biāo)準(zhǔn)的展示。3) 運(yùn)用XML實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和操作。5) JavaScript將所有這些方法綁定到一起。AJAX的核心是JavaScript對象XMLHttpRequest。簡而言之，XMLHttpRequest使用戶可以使用JavaScript向服務(wù)器提出請求并處理響應(yīng)，而不阻塞用戶[34]。當(dāng)請求返回時(shí)，就可以使用JavaScript和CSS來相應(yīng)地更新UI，而不是刷新整個(gè)頁面。 小結(jié) 本章主要介紹了比較流行的三種個(gè)性化推薦算法：協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和知識發(fā)現(xiàn)，并對三種推薦算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析。第三章 個(gè)性化禮品推薦系統(tǒng)需求分析 任務(wù)概述 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)該系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)如下四個(gè)目標(biāo)：1. 禮品知識庫的構(gòu)建禮品推薦有其特殊的領(lǐng)域知識，比如送禮人的個(gè)人信息，收禮者的個(gè)人信息，送禮人與收禮人的關(guān)系，送禮的節(jié)日場合等，這些因素決定適宜推薦的禮品。2. 禮品知識庫的初始化和完善利用禮品專家的知識對知識庫進(jìn)行部分初始化。3. 禮品知識庫推薦系統(tǒng)要提供一個(gè)良好的知識庫推薦接口，此接口能夠準(zhǔn)確描述用戶的需求，并使用戶獲得準(zhǔn)確的禮品推薦和良好的用戶體驗(yàn)。5. 禮品個(gè)性化搜索系統(tǒng)要能夠根據(jù)用戶日志提供個(gè)性化的禮品搜索功能。最后，設(shè)計(jì)良好的用戶交互推薦接口提升用戶的體驗(yàn)準(zhǔn)確表達(dá)用戶的需求進(jìn)而向用戶推薦禮品，在用戶獲得系統(tǒng)的推薦的同時(shí)，系統(tǒng)要根據(jù)用戶的反饋信息進(jìn)行學(xué)習(xí)從而提高系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確度。2) 所有禮品的分類準(zhǔn)確，且商家對禮品的描述不含欺詐信息。圖31基于節(jié)日場合推薦用例圖如上圖所示，基于節(jié)日場合推薦的用例圖，用戶根據(jù)自己的需求選擇送禮節(jié)日或場合，系統(tǒng)調(diào)用節(jié)日場合推理向用戶進(jìn)行禮品推薦。如情人節(jié)送花和巧克力合適，中秋節(jié)送月餅合適，孩子滿月送毛絨玩具，小衣服等合適，朋友生日送毛絨熊合適。送禮的節(jié)日有：春節(jié)，元宵節(jié)，情人節(jié)，婦女節(jié)，母親節(jié)，兒童節(jié)，端午節(jié)，父親節(jié)，七夕節(jié)，中秋節(jié)，教師節(jié)，感恩節(jié)，圣誕節(jié)，元旦等。2) 基于收禮對象的推薦基于收禮對象推薦是通過用戶選擇收禮者的身份，如性別，年齡，興趣愛好來獲得系統(tǒng)的推薦禮品。收禮者的身份不同，贈送的禮品也會有所不同。表31收禮人基本信息劃分類別備注老人表示60歲以上的老人男人年齡介于25到60歲的所有男人女人年齡介于25到60歲的所有女人青年年齡介于17到24歲的青年人少年年齡介于4到16歲的少年兒童嬰兒年齡介于0到3周歲的嬰兒根據(jù)收禮者的興趣愛好贈送的禮物也有所不同，如喜歡時(shí)尚的女人應(yīng)贈送化妝品，衣服等；喜歡運(yùn)動的男人可贈送運(yùn)動裝備等禮品。圖33基于收禮人描述推薦用例圖如上圖所示，基于收禮人描述的推薦用例圖將收禮人根據(jù)年齡和性別分為男人、老年男性、女人、老年女性、男青年、女青年、男孩兒、女孩兒，用戶選擇收禮人年齡和性別分類。表33收禮人特征類型劃分類型特征描述分類男人陽光男人、宅男、合格爸爸、成功男人、探險(xiǎn)男、休閑男、藝術(shù)男、思考男、書畫男、貴族男老年男性悠閑老人、思考老人、慈祥爺爺、運(yùn)動老人、威嚴(yán)爺爺女人標(biāo)準(zhǔn)媽媽、成功女性、悠閑女、全職太太、時(shí)尚女、宅女、交際女、文藝女、探險(xiǎn)女、陽光女人老年女性時(shí)尚奶奶、美食奶奶、思考奶奶、慈祥奶奶、運(yùn)動奶奶男青年陽光男孩、藝術(shù)BOY、時(shí)尚男孩、閱讀達(dá)人、游戲狂人、影視FANS女青年購物狂、陽光女孩、影視發(fā)燒友、探險(xiǎn)女孩、文學(xué)女孩、時(shí)尚麗人男孩兒玩耍少年、運(yùn)動少年、卡通FANS女孩兒陽光女孩兒、書畫女孩兒、舞蹈天使、運(yùn)動女孩兒4) 禮品知識庫構(gòu)建禮品知識庫推薦需要一個(gè)完善的禮品知識庫進(jìn)行推理。禮品知識庫初始化包括兩步：一是人工初始化；二是系統(tǒng)完善。人工初始化是通過禮品專家對每個(gè)禮品選擇其適合贈送的節(jié)日場合，收禮對象的性別、年齡、興趣、與送禮人的關(guān)系，并將這些信息以合理的方式保存起來。由于禮品數(shù)量眾多，所以通過禮品專家進(jìn)行初始化只能初始化一部分禮品，其它的禮品就要根據(jù)禮品的基本信息計(jì)算禮品的綜合相似度，然后根據(jù)禮品的綜合相似度對禮品知識庫進(jìn)行完善。當(dāng)用戶輸入搜索關(guān)鍵字時(shí)系統(tǒng)結(jié)合分析出的用戶搜索偏好向用戶返回個(gè)性化的搜索結(jié)果。如果用戶多次用信用排序，說明商家信用對用戶的決策影響較大，則系統(tǒng)搜索的時(shí)候優(yōu)先以信用排序。禮品的相似度保留到小數(shù)點(diǎn)后4位。l 輸入輸出要求輸入1：用戶的需求。輸入2：用戶的搜索關(guān)鍵字。輸入3：用戶選擇點(diǎn)擊禮品列表中的某個(gè)禮品。此外，要返回與該禮品基本信息相似的三個(gè)禮品和用戶瀏覽相似的三個(gè)禮品。禮品知識庫經(jīng)過人工初始化后，再通過相似度進(jìn)行完善，要剔除禮品知識庫中的噪聲并不斷完善禮品知識庫。針對數(shù)據(jù)庫故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，要定時(shí)對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。2) 保證系統(tǒng)的可移植性系統(tǒng)所有代碼采用Java語言編寫，保證了系統(tǒng)的可移植性。第四章 禮品推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì) 系統(tǒng)整體功能設(shè)計(jì) 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)l 系統(tǒng)整體模塊圖，如圖41所示：圖41系統(tǒng)整體模塊圖l 系統(tǒng)整體模塊結(jié)構(gòu)圖描述1) 知識庫構(gòu)建模塊通過調(diào)研禮品贈送知識設(shè)計(jì)知識庫，并讓禮品專家初始化禮品庫，然后通過一定的算法對知識庫進(jìn)行完善。2) 推薦推理模塊推薦推理模塊包括節(jié)日場合推理，收禮對象推理，收禮人描述推理和相似度推理四種推理方式。3) 個(gè)性化搜索模塊個(gè)性化搜索模塊首先對禮品信息構(gòu)建索引。4)