Question

随着互联网和信息技术的快速发展，电子商务、网上服务与交易等网络业务越来越普及，大量的信息聚集起来，形成海量信息。用户想要从海量信息中快速准确地寻找到自己感兴趣的信息已经变得越来越困难，在电子商务领域这点显得更加突出。因此，信息过载的问题已经成为互联网技术中的一个重要难题。为了解决这个问题，搜索引擎诞生了，例如Google、百度等。搜索引擎在一定程度上缓解了信息过载问题，用户通过输入关键词，搜索引擎就会返回给用户与输入的关键词相关的信息。但是搜索引擎无法解决用户的很多其他需求，例如用户想找到准确描述自己需求的关键词时，搜索引擎就无能为力了。

与搜索引擎不同，推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为，从而主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。因此，对于用户而言，推荐系统和搜索引擎是两个互补的工具。搜索引擎满足有明确目标用户的需求，而推荐系统能够帮助用户发现其感兴趣的内容。因此，在电子商务领域中推荐技术可以起到以下作用：1）帮助用户发现其感兴趣的物品，节省用户时间、提升用户体验。2）提高用户对电子商务网站的忠诚度，如果推荐系统能够准确地发现用户的兴趣点，并将合适的资源推荐给用户，用户就会对该电子商务网站产生依赖，从而建立稳定的企业忠实顾客群。

本例主要的研究对象是北京某家法律网站，它是一家电子商务类的大型法律资讯网站，致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，并为律师与律师事务所提供卓有成效的互联网整合营销解决方案。随着其网站访问量增大，数据信息量也在大幅增长。用户在面对大量信息时无法及时从中获得自己需要的信息，对信息的使用效率越来越低。这种浏览大量无关信息的过程，使用户需要花费大量的时间才能找到自己需要的信息，从而使得用户不断流失，给企业造成巨大的损失。为了能够更好地满足用户需求，依据其网站海量的数据，研究用户的兴趣偏好，分析用户的需求和行为，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求，将长尾网页准确地推荐给所需用户，帮助用户发现他们感兴趣但很难发现的网页信息。为用户提供个性化的服务，并且建立网站与用户之间的密切关系，让用户对推荐系统产生依赖，从而建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，提高消费者满意度。通过提高服务效率帮助消费者节约交易成本等，制定有针对性的营销战略方针，促进企业长期稳定高速发展。

目前网站上已经存在部分推荐，例如，当访问主页时，可以在婚姻栏目发现如下热点推荐，如图12-1所示。当访问具体的知识页面时，可以在页面的右边以及下面发现一些热点推荐和基于内容的关键字推荐，如图12-2所示。

图12-1　主页热点推荐

图12-2　婚姻知识目前的推荐

当用户访问网站页面时，系统会记录用户访问网站的日志，其访问的数据记录见表12-2，其中记录了用户IP（已做数据脱敏处理）、用户访问的时间、访问内容等多项属性的记录，并针对其中的各个属性进行说明，见表12-1。

表12-1　访问记录属性表

依据所提供的原始数据，试着分析如下目标。

按地域研究用户访问时间、访问内容和访问次数等分析主题，深入了解用户对访问网站的行为和目的及关心的内容。

借助大量的用户的访问记录，发现用户的访问行为习惯，对不同需求的用户进行相关的服务页面的推荐。