33、智能用户偏好挖掘：应对未知属性的解决方案

智能用户偏好挖掘：应对未知属性的解决方案

1. 引言

在当今的电子商务和移动商务环境中，消费者面临着海量的商品选择，往往会感到困惑。为了满足消费者的需求，软件代理技术应运而生，它可以提供智能过滤服务和产品经纪服务，帮助消费者更好地选择符合其偏好的产品。本文提出了一种方法，旨在捕捉用户对产品属性的响应，包括不可量化的响应，从而推荐符合用户特定偏好的产品列表。该方法能够处理系统中未定义的属性，并适应用户偏好的变化。

2. 背景

在电子商务活动中，消费者面对众多的商品选项和品种时会感到迷茫。现有的过滤和搜索服务虽然有一定帮助，但仍需要一种有效的产品经纪代理软件，以更好地理解消费者的需求并协助他们选择产品。

3. 定义

• 属性分类 ：产品属性可分为已考虑属性、未考虑属性和已检测属性。同时，属性也可分为可量化属性和不可量化属性。
  • 已考虑属性 ：系统专门定制处理的属性，如价格和品牌名。
  • 未考虑属性 ：系统本体中未预定义的属性，仅出现在产品描述字段中。
  • 已检测属性 ：原本未考虑，但被系统检测出对用户偏好有重要影响的属性。
  • 可量化属性 ：包含特定数值的属性，如内存大小。
  • 不可量化属性 ：没有逻辑或数值值的属性，不同用户对其估值可能不同，如品牌名。