春節購物不打烊　工研院個人化推薦技術讓你享受在家購物樂趣

春節期間購物不用上街人擠人，網購省時又方便！工研院的「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，整合逾十種多重分析演算法組合及導入線上、離線的分析模式，可以在數十萬商品與數百萬使用者之營運規模下，快速於2秒內即時運算、分析使用者行為，了解消費者喜歡什麼並推薦合適的商品，讓網路商店深得使用者心意，在家享受輕鬆悠閒的購物樂趣。

工研院巨資中心主任余孝先表示，根據工研院IEK資料，去年台灣電子商務市場隨著消費者網路普及率的提高、智慧型移動裝置的盛行等因素，首次突破1兆元新台幣大關，今年也將持續成長。工研院開發的「電子商城融合多元方法之混合式推薦技術」，融合了多元演算方法與線上、線下兩階段之使用情境偵測，能分析使用者的瀏覽習慣、購物行為、消費需求與偏好，精確演算出適合推薦之商品。在短短2秒內，從百萬商品中預判出使用者最需要的商品，優先列入推薦，打造快速便利的多種個人化推薦應用，包括首頁主題購物樓層及商品頁、分類頁的推薦應用等，節省消費者找到自己喜愛商品的時間。

余孝先進一步表示，「零售業」為全球巨量資料第四大應用市場，發展潛力無限，由於運用巨量資料分析，電子商城更能瞭解用戶偏好，提供消費者「你可能也會喜歡」、「瀏覽過此商品的人也瀏覽過」等商品推薦，提升購物經驗滿意度。目前工研院的技術已應用於富邦媒體科技(momo)購物網，大幅提升momo消費者點擊率達1倍，藉由個人化推薦帶動的營收占比亦達10%。