| 标题 | 基于数据挖掘技术的信息推荐服务研究 |
| 范文 | 史琳琳 关键词：数据挖掘技术；信息推荐；服务 摘要：信息推荐服务水平的提高对公共服务质量的提升有着很大的帮助。文章分析了基于数据挖掘技术的信息推荐服务的优势，并对该服务的组成因素以及组成方法进行了剖析，以增强信息推荐的针对性，为客户提供更好的服务。 中图分类号：G250.74文献标识码：A文章编号：1003-1588（2017）07-0113-02 在信息化高度发展的今天，各种与信息有关的产业都得到迅猛发展。信息推荐作为我国信息高速公路建设的重要组成部分，已经成为公共管理中不可或缺的内容。通过信息推荐，人们可以在网上更便捷地查找资料，满足他们的生活和学习需求。 1信息推荐服务的提出 互联网可以存载的信息量十分丰富，从其发展开始，历经短短十年时间就已经普及到了千家万户。信息推荐也开始从外部的基础设施建设迈入为社会大众服务的阶段，在这个阶段中，信息推荐展现出的是一种信息爆炸式的发展。尤其是近年来随着互联网信息技术的成熟，企业为了满足用户的个性化需求，需要对信息进行分类与加工，并打造相应的平台对用户进行信息推荐。信息推荐是根据用户需求为用户主动推荐相关内容的一种信息服务技术。传统的信息服务缺少个性化特色。基于因特网的电子商务蓬勃发展，信息强度和密度前所未有，用户数与项目数呈级数增长，个性化信息推荐服务显得越来越重要。个性化信息推荐服务是根据用户的兴趣为用户提供可能感兴趣的商品信息推荐。然而，用户兴趣的获得是困难的，现有的推荐系统是依据特定的算法来预测用户的兴趣，预测出的用户兴趣与用户的实际兴趣往往存在一定的差距，这就造成了个性化信息推荐服务的准确性较差。虽然企业为用户提供的信息适用于绝大部分人，但是差别化的推荐服务比较少。因此，在网站搭建的过程中，企业一定要转变思想，实现从以企业为核心向以客户为中心的转变，为用户提供一条龙服务。从目前来看，信息推荐采用的技术主要有三大类：Web2.0系统、卡内基梅隆大学的Personal Webwatcher 系统以及笔者重点讲到的数据挖掘技术。 2数据挖掘技术的特点 目前，企业网站都是向社会大众开放的，用户通过这些网站可以了解到企业的基本信息。这种设计方式在很大程度上是倾向于企业自身的，用户只能了解到企业发展的基本现状，无法从企业的网站上查询到自己所需的信息，这可能会将对企业有潜在需求的用户边缘化。笔者认为，要改变这种情况，企业需要转变服务理念，即树立“以用户为中心”的服务理念，从用户的角度出发了解他们的实际需求，有针对性地为用户提供有用的信息，使用户能够通过信息的简单收集明确自身的需求。数据挖掘（Data Mining）就是从海量的、不完整的、模糊的、随机的、有噪声的实际应用的数据中，提取出隐含在其中的、有效的、新颖的、潜在有用的并最终可被用户理解的信息和模式的非平凡过程。数据挖掘使数据处理技术进入一個更高级的阶段，它不仅能对这些大量的数据进行查询和统计，而且能够发现数据中存在的潜在联系和规则，从而进行更高层次的分析，以便更好地做出理想的决策，预测未来的发展趋势等。数据挖掘的研究对象是某一专业领域中积累的数据，挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程，挖掘的结果应用于该专业。企业通过数据挖掘技术可以分析用户的行为方式和偏好，并建立记录用户使用特征的档案，从中挖掘出用户的需求，赢得用户的肯定。①利用数据挖掘技术，为用户提供有针对性的信息推荐。了解用户获取信息的途径、喜好等，努力搭建基于读者需求的个性化服务体系。②通过个性化的服务体系找到用户实际需求与潜在需求之间相互匹配的契合点，将信息反馈到信息处理中心，在满足用户需求的前提下通过数据分析进一步缩小数据范围，确保信息的完整性，做好信息反馈记录。这个过程决定着服务质量的高低，也决定着信息推荐是否有针对性。③通过设定的功能进行筛选，并且将这些服务功能进行细化处理，增加意见反馈、信息讲解、互动交流、投票发表意见、信息评价等功能，全方位了解客户需求，找到合适的营销方案和信息推荐方式。④数据挖掘技术的引入极大地减少了对非必要程序的使用，在合理利用资源的同时还可以取得与用户良好的沟通。用户只需要设定自己的要求，企业通过数据挖掘就能将最精简的信息提炼出来，并将推荐的信息发送给用户，既缩短了服务的时间，又提高了办事的效率。⑤数据挖掘技术能够有效地对信息进行整理与归纳，有助于企业清晰地认识自身所处的竞争环境，并及时根据市场的变化调整相关的策略。企业认清自身的优缺点后，可以采取必要措施扬长避短，扩大企业自身的影响力，更好地为用户提供便利的服务。同时，随着信息技术的突飞猛进，用户对信息的需求也不断提高，在保证有足够原始资料的前提下，用户对于自身的需求有更明确的认知。企业应及时对用户进行回访，并根据用户的反馈及时做出调整，优化自身的结构。企业通过长时间的调研了解到用户的需求与两大影响因素有关：一个是可控的因素，另一个是不可控的因素，即客观存在的因素，个人想法、教育程度、生活背景等都属于不可控的因素。由于每个人接受教育的程度和方式不同，思考的方式也会有别于他人。可以控制的因素就是网站设计的主体元素、引导性的宣传、针对性的服务平台等。 3提升信息推荐服务效果的具体措施 3.1对事件进行准确分析，提炼出数据规律 当前环境下，信息组织能力提升的速度远远赶不上信息爆炸的速度，信息越来越多且越来越“碎片化”。通过数据挖掘技术可以提取很多客户需要的信息，但是由于客户对自身需求的表述不是很到位，而且有些工作人员的专业知识也有所欠缺，这些都会影响信息推荐服务的质量。所以，企业首先应该从庞大以及复杂的数据网络中提取出重点数据，然后进行准确分析，有丰富工作经验的人才能胜任这项工作。在这个过程中，数据挖掘技术能有效地提升数据分析与归纳的效率，确保工作的质量，进一步挖掘出客户深层次的需求。推荐系统的目的就是在信息消费者和信息生产者之间搭建一个桥梁，信息消费者可以通过信息推荐技术发现对自己有用的信息，信息生产者通过分析信息消费者的数据对消费者展现其感兴趣的信息。 3.2了解客户实际需求，优化信息服务流程 客户通过互联网大数据可以得到丰富的材料，但相对复杂的信息资料的查询难度很大，需要企业对相关信息进行提炼，充分挖掘隐藏在数据背后的价值。信息推荐服务的流程大致为，通过智能分析的方法对事件以及信息做出简单的预判，对客户频繁的需求给出应对的措施，同时，分析事件的发生与信息服务之间的关系，并最终对结构进行优化，整合成客户需要的信息，建立起面向客户的简单的服务流程。 3.3提高服务质量，提升服务效率 客户问题的产生就是一项新的信息推荐的源头，数据挖掘技术可以对以往的服务案例进行分析，提炼出新的服务方法，并将这些知识点运用到实际的服务中，数据挖掘技术有效增强了信息服务的效率。 3.4精准定位需求人群，提供个性化服务 客户的需求千差万别，信息服务一对多的服务模式已经无法适应现代人群的需求。基于数据挖掘技术的信息推荐，不仅可以对人群进行简单的分类，而且可以根据年龄、爱好、教育程度等不同标准区分服务对象。相关部门可以定期进行信息推送，同时，做好客户的引导工作，利用数据挖掘技术建立面向需求、面向客户、面向事实的信息服务体系。 4结语 与传统的信息推荐相比，基于数据挖掘技术的信息推荐服务能够非常便捷地获取到用户的信息。树立以用户为核心的服务体系，根据需求的特征分析提取用户的行为特点，制订个性化的服务体系并进行信息推荐，能够有效解决传统信息推荐存在的缺陷，实现动态跟踪服务。同时，企业将这些服务功能进行细化处理，能够全方位了解客户的需求。信息推荐服务不能一味地增加人工的投入，需要从流程、人员以及技术这三个层面着手，提升信息服务的质量。 参考文献： [1]陈金菊.基于数据挖掘的读者个性化服务研究[J].图书馆学研究，2016（23）：84-91. [2]郭菁菁.基于数据挖掘技术的图书馆个性化信息服务探讨[J].河南图书馆学刊，2016（2）：127-129. [3]杨利军.数据挖掘在移动客户流失预测中的研究与应用[D].北京：北京邮电大学，2009. [4]徐守军，高波，甄蓓，等.数据挖掘技术在科研管理中应用前景初探[J].中华医学科研管理杂志，2005（4）：214-216. [5]于红岩，甄宝华，韩雪，等.探索基于数据挖掘的CtoC模式电子商务个性化信息推荐服务应用[J].吉林广播电视大学学报，2014（5）：80-82. [6]刘欢.电子商务环境下个性化信息推荐服务效果调查研究[D].保定：河北大学，2015. [7]贺焕.信息推荐模型及其应用研究[D].北京：华北电力大学，2015. [8]王知津.信息存储与检索（第2版）[M].北京：机械工业出版社，2016：189-190. [9]信息琐碎时代 聚合谁的生活[EB/OL].[2009-10-14].http：//forum.techweb.com.cn/viewt hread.php？tid=295752&page=1&authorid=158645. （編校：周雪芹） |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。