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面向医疗器械的个性化推荐系统研究(2)
之所以选择面向医疗器械的电子商务个性化推荐系统,一方面,随着上海老龄化情况的加重,公民对于医院求医问诊的需求量在不就的将来势必会发生显著的增加,届时医院对于大型医疗器械的需求也会明显增多,医疗器械的销售将迎来新的机遇,有必要对其营销策略进行研究;同时,医疗器械是国内为数不多的只有少数几家公司分割的行业,分别是西门子(SIEMENS)、通用电气(GE)以及飞利浦(PHILIPS),以西门子为例,其销售额在中国一直处于龙头老大的位置,公司相继在广州、北京、上海、武汉建成地区总部中心,近几年旗下的家用小型医疗器械也对电子商务式营销有所尝试,具有一定的品牌优势,并且其品牌的定位为“我们为人类健康而创新”,精确区别于其他两家公司,具有自身的特色。而且,上海公民的健康意识也在不断增加,特别是对于心率、血压等情况的重视,使得家用医疗器械的同城竞争日趋激烈,因而三大医疗器械公司怎样在日后的竞争中争取更大的市场份额,形成适合自身的营销策略是十分必要的。
二、个性化推荐系统概述
从20世纪90年代中期推荐系统的概念出现至今,推荐系统得到了飞速的发展。同时,电子商务、网上交易的兴起,给推荐系统提供了良好的契机和发展平台。由于巨大的应用需求,推荐系统得到了广泛的关注,
国内外
许多著名学者研究推荐系统,美国
计算机
协会(ACM)多次把推荐系统作为研讨的主题,众多国内外期刊也纷纷将推荐系统作为研究专题。在我国,学术界也开始逐渐重视推荐系统的研究。国家自然科学基金曾资助过“面向电子商务的顾客偏好分析与个性化分析系统”、“电子商务个性推荐系统及应用研究”等项目,而且电子商务网站中推荐系统的旖旎公用水平也有了不同程度的提高。
(一) 个性化推荐系统的概念
推荐系统是根据客户的兴趣爱好推荐符合用户兴趣的对象,也称为个性化推荐系统。推荐系统可以模拟商店销售人员向客户提供产品推荐,不仅帮助用户找到所需的产品,还能通过推荐系统收集用户的一些个人偏好习惯,有效的保留用户信息,重建客户关系,提高网站的点击率和用户忠诚度。
(二) 个性化推荐系统的研究方向
传统的推荐系统定义为,推荐系统获取客户的个人兴趣、偏好,然后根据推荐算法,对客户进行产品的推荐。一般来说,目前对于推荐系统的研究只要涉及以下几个问题:
首先,要解决推荐系统的信息来源问题。推荐系统的基础是用户信息,尤其是用户的兴趣资料。如何尽可能多获取更多用户的相关信息,并以合适的方式表示是进行个性化推荐的前提。
其次,要考虑到推荐系统的信息安全性、时效性问题。随着
网络
的普及,如何保护用户的信息不被泄露、不被非法交易买卖,用户个人信息的安全性成了一个重要的问题。同时,随着社会的快速发展,信息与知识的更新周期正在不断缩短,推荐系统收集到的信息是否是用户目前最迫切的需求,收集到的信息是否过期也是进行合适准确的个性化推荐的前提。
接着,要让个性化推荐的结果被顾客接受和认可,核心问题是设计准确,高效率。必须对推荐系统做出客观综合的评价,特别要从准确率、个性化、用户满意度等多方面进行评估。
最后,个性化推荐系统的应用应该不仅只是为用户提供一次性的个性化购物环境,更应该为商家与客户之间的长期联系提供一个忠诚度的保障。
所以,推荐系统作为一个在21世纪发展起来的新兴研究领域,虽然在电子商务环境下得到了迅速的发展,也取得了很好的研究成果,但是也依旧存在着很多问题:如在用户信息的获取方面主要依靠用户的显式评价,自动收集用户的隐性信息方面做的不够;推荐系统的应用过于重视和集中在网上购物,对运用于其他行业还有待拓展等等。
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