探讨一个电子商务中推荐商品的数学模型

设想如下：

一、数据采集：

（1）费者M1正在购买商品P1，根据M1的浏览记录、购买记录，确定M1属于消费群体G1；
（2）G1群下有消费者M2、M3、M4，他们分别购买过产品M2（P2、P3、P4）、M3（P3、P4、P5、P6）、M4（P1、P4、P5）。

二、数据分析：

（1）求和运算：给M1推荐的相关产品依次是：P4、P3、P5、P2、P6；
（2）加权运算：首先要确定每种产品的权重，越热门的产品权重越低，反之越高（因为越热门的商品，越难体现消费特性），比如P2、P3、P4、P5、P6（P1为正在当事产品，不计在内）的权重分别为2、1.5、0.5、3、2。其次G1的每个消费者每购买一次产品，本产品加100分（分值越大，最终排序越精确）。计算出P2、P3、P4、P5、P6的最终得分为：
　　N2=（100×1）×2=200
　　N3=（100×2）×1.5=300
　　N4=（100×3）×0.5=150
　　N5=（100×2）×3=600
　　N6=（100×1）×2=200
　　根据得分推荐的相关产品依次是：P5、P3、P2、P6、P4。

三、难点探讨：
（1）消费群体的划分标准，根据行业不同，类别与标准也不同。
（2）只是设想，没有付诸实施，不知是否可行。

[本日志由 bluefire 于 2008-09-03 09:04 AM 编辑]
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