因为互联网的迅速发展，电子商务已成为人们生活中不可或缺的一部分。在这个竞争激烈的市场中，构建一个有效的电子商务推荐系统来满足长尾市场的个性化需求，显得尤为重要。本文将探讨如何构建一个满足长尾市场需求的个性化电子商务推荐系统。

电子商务推荐系统的意义

电子商务推荐系统主要具有以下三个作用： 1. 将电子商务系统的浏览者转变为购买者。 2. 提高电子商务系统的交叉销售。 3. 保留用户。

推荐系统的分类

根据推荐系统所采用的推荐技术， 电子商务推荐系统主要分为以下几类：

1. 基于内容过滤的推荐系统

系统通过比较商品之间的相似性，而不是用户之间的相似性实现推荐功能。其优点是简单有效， 建模和商品间的相似性度量可以离线进行，推荐响应时间快，但系统难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品。

2. 基于协同过滤技术的推荐系统

系统学习目标用户和历史用户之间购买行为的相似性，从而，任何形式的商品都可以推荐。缺点是用户对商品的评价矩阵非常稀疏；因为系统用户和商品的增多， 系统的性能会越来越低；如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐。

3. 基于知识的推荐

系统具有特定物品满足特定用户需要的知识，并能由此推导出这种需要与推荐后来啊的相互关系。适用于用户临时、随机浏览的情况。它没有新系统刚开始时常有的低质量推荐问题。只要所依据的知识允许。它做出的推荐就能为多数用户广泛使用。

4. 基于Web数据挖掘的推荐系统

个性化推荐服务即用户的浏览和购买行为来进行页面或商品的推荐，所以呢系统的推荐准确性高。

Web数据挖掘一般分为三个阶段：数据预处理， 模式挖掘，模式分析及应用。

1. 数据预处理

数据预处理包括数据净化、 用户识别、会话识别、路径补充和事务识别等。数据清洗主要是删除与挖掘算法无关的记录；用户识别是根据用户IP地址、 浏览器、网站拓扑结构判断访问服务器的个体；会话识别是一个用户在一定时间内请求的所有Web页面；路径补充指将日志文件中遗漏的页面补充在路径中；事务识别主要是将页面访问序列划分为代表Web事务。

2. 模式挖掘阶段

该阶段的任务是采用挖掘算法来挖掘用户的访问模式和倾向， 分析个别用户的偏爱，以改进站点的组织结构，为用户提供定制服务。

3. 模式分析及应用阶段

该阶段是挖掘的后一个阶段， 它获取当前用户的访问操作，结合模式挖掘模块获得的模式施行推荐算法，计算生成推荐页面并将推荐页面发送给客户端浏览器。

构建一个有效的电子商务推荐系统需要从多方面进行考虑， 包括推荐技术的选择、数据预处理、模式挖掘和模式分析及应用等。通过不断地优化和完善推荐系统，可以帮助电子商务网站提高用户满意度、增加销售额，并提高用户留存率。