随着网上SPAM信息越来越多，互联网上的人们被巨大的数据库潮水包围着，过量的资讯使人们获取有价值内容的成本不断增加，如何更精准的获得所需信息就成了人们急待解决的问题。从谷歌和百度的搜索近年来的变更中，我们也能注意到，如何为每一个用户打造专属的个性化搜索结果界面，越来越多的成为搜索引擎发展的指引方向。

　　说到这，不得不提及Google早在2008年就已发布过的“搜索的未来要靠个性化”观点。同时国内最大的搜索引擎百度，也在2011年发布了新首页，口号是：“百度新首页，一人一世界。”百度在基于用户分析的基础上，通过对算法和用户行为数据进行分析，可以做到更精准的识别用户需求，向用户推荐更智能化的结果页面和相关信息，从而提高用户转化率及强化用户黏性。

　　建立在以用户为中心的个性化推荐概念不但改变了搜索引擎，同时也让同样拥有巨大用户和信息量的电子商务网站意识到了重重商机。通过对网站用户商品浏览时间、购物车行为、购买商品类别等内容的分析，电商网站通过筛选过滤等数据解读，为用户提供了更好的用户体验，同时也达到了促进销售额的目的。诚如亚马逊总裁杰夫所说：“如果我的网站有一百万个顾客，我就应该有一百万个商店。”通过个性化搜索推荐技术，电商网站做到了这一点。

　　近年来电商个性化推荐算法主要有以下几种规则：

　　1、关联规则：即寻找商品销售记录中的相关性，从而更好的指导销售策略的制定。典型的案例如：“43%购买了雀巢速溶咖啡的顾客都会购买雀巢咖啡伴侣”。

　　2、协同过滤：分析目标用户购买过的商品，向其推荐和他曾经购买过的商品相似的商品。在定义商品的相似性的时候，既可以通过行为，看两个商品是否同时被同一个用户频繁购买过，也可以通过内容，看两个商品的属性或者描述是否具有相似性。

　　3、内容分析：对用户和商品建立配置文件，通过分析已经购买或浏览过的商品的内容，建立或者更新用户的配置文件。系统可以比较用户与商品配置文件之间的相似度，并直接向用户推荐与其配置文件最相似的商品。

　　其实不难想象，在网站应用了个性化推荐之后，当用户进入你的网站搜索目标商品，在精确的到达商品详情页时，网站内的个性化搜索引擎，根据用户近期的浏览内容进行分析，在用户打算购买心仪的面膜的时候，向用户推荐了她早就想买的保湿水，而它正在打折，或者你根据她的购买商品记录，赠送了用户一张买这款保湿水的优惠券，毫无疑问，你肯定会让用户心动的。同时，不难想象如此周到的服务，用户一定会成为你的忠实用户，除非有新的电商网站做的比你更好，更能了解用户的需求。

　　个性化搜索引擎通过完善的个性化推荐机制，为用户提供差异化的产品和服务，并成为电商们扩大销售规模的最佳方案。

　　亚马逊网站无疑是电商网站的先驱，它也率先使用了个性化推荐技术，虽然在网站促销上亚马逊显然缺少热情，但个性化推荐技术为亚马逊带来的优良用户体验，无疑为其增加了巨大的销售额，有数据显示在亚马逊网站上有35%的销售额是来自个性化推荐，有60%的销售额是间接受到推荐的影响。而一般国内电商网站从用户访问到用户购买的转化率是0.5%，个性化推荐服务已经迫在眉睫。

　　目前国内已经有多家专门为电商提供个性化搜索引擎的商家，在可以预见的未来中，个性化搜索推荐必将为电商翻开崭新的一页，我们将拭目以待。

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