購物的人越來越多。為了滿足人們的快速購物需求，現(xiàn)在大部分超市都增加了大量品種的商品供人們進行選擇。但是，隨之而來的是由于大量的商品處于不同的位置，造成顧客尋找困難，費時費力，影響了顧客的滿意度和對商家的忠誠度，進而影響了商家的銷售。 　　

一、顧客在超市購物時所遇到的問題

　　隨著人們收入和生活水平的不斷提高，以及人們工作和生活節(jié)奏的不斷加快，到超市購物的人越來越多。為了滿足人們的快速購物需求，現(xiàn)在大部分超市都增加了大量品種的商品供人們進行選擇。但是，隨之而來的是由于大量的商品處于不同的位置，造成顧客尋找困難，費時費力，影響了顧客的滿意度和對商家的忠誠度，進而影響了商家的銷售。

　　隨著RFID和協(xié)同過濾技術的出現(xiàn)和不斷成熟，一種基于RFID的協(xié)同過濾技術能夠使得超市或其他商家為顧客提供一個個性化的解決方案。

二、RFID簡介

　　1.RFID技術

　　RFID是Radio Frequency Identification System（無線射頻識別系統(tǒng)）的英文簡稱，是一種利用無線電波對記錄媒體進行讀寫，具有極高可靠性和保密性的非接觸式的自動識別技術。

　　2．RFID簡單工作原理

　　RFID 是一種非接觸式的自動識別技術，它通過射頻信號自動識別目標對象并獲取相關數(shù)據(jù)信息。RFID 系統(tǒng)一般由標簽、讀寫器、應用接口或中間件軟件、傳輸網(wǎng)絡、業(yè)務應用與管理系統(tǒng)等構成。

　　具體的RFID工作原理如下：

　　當標簽進人磁場后，接收閱讀器發(fā)出的射頻信號，憑借感應電流所獲得的能量發(fā)送出存儲在芯片中的產(chǎn)品信息(無源標簽或被動標簽)，或者主動發(fā)送某一頻率的信號(有源標簽或主動標簽)，閱讀器讀取信息并解碼后，送至中央信息系統(tǒng)進行有關數(shù)據(jù)處理。

三、協(xié)同過濾技術

　　1、協(xié)同過濾技術

　　協(xié)同過濾技術是通過分析用戶興趣, 在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣) 用戶, 綜合這些相似用戶對某一信息的評價, 形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度的預測的一項技術。

　　2．協(xié)同過濾技術的原理

　　協(xié)同過濾方法的原理是：興趣相近的用戶可能會對同樣的東西感興趣。所以只要維護關于用戶喜好的數(shù)據(jù)，從中分析得出具有相似品味的用戶，然后就可以根據(jù)相似用戶的意見來向他推薦。另一種可能的出發(fā)點是：用戶可能較偏愛與其已購買的東西相類似的商品?？梢愿鶕?jù)用戶對各種東西的評價來判斷商品之間的相似程度，然后推薦與用戶興趣最接近的那些商品。[1]

　　協(xié)同過濾的實現(xiàn)一般分為兩步：首先，獲得用戶信息，即獲得用戶對某些項目（商品）的評價；其次，利用相應協(xié)同過濾技術算法分析用戶之間的相似度并預測目標用戶對某一項目（商品）的喜好。

　　3．協(xié)同過濾技術算法的分類

　　目前,如果按照協(xié)同過濾算法的出發(fā)點的不同，則可分為基于客戶-客戶關系的協(xié)同過濾算法和基于項目（商品）-項目（商品）關系的協(xié)同過濾算法。

　　基于客戶-客戶關系的協(xié)同過濾算法[2]。“最近鄰居算法”是目前為止最為成功的自動推薦技術，這種技術使用統(tǒng)計方法挑選出與目標用戶最相似的用戶，稱為“鄰居”，然后根據(jù)這些鄰居的意見或以前購買的商品推測目標用戶對目標商品的感興趣的程度。將其運用到推薦系統(tǒng)中，首先根據(jù)各個用戶的喜好記錄進行聚類，每類用戶具有相近的興趣習慣。一旦聚類完成，就可以依據(jù)所屬類的所有成員的共同喜好向用戶進行推薦。

　　基于項目-項目關系的協(xié)同過濾算法[3]?；陧椖浚ㄉ唐罚?項目（商品）關系的協(xié)同過濾算法首先關注的是項目（商品）之間的聯(lián)系。算法查看所有目標客戶已經(jīng)評價的項目（商品）集合，計算這些項目（商品）與正在考慮推薦的項目（商品）i之間的相似程度并從中挑選出最相近的k個項目（商品）{i1,i2,…,ik},其對應的相似程度為{Si1,Si2,…,Sik}.然后計算目標客戶對這些相似項目（商品）的評分的加權平均值，即得到所需的預測值。

　　四、基于RFID的協(xié)同過濾技術在超市中的應用

　　根據(jù)以上分析，可以應用基于RFID的協(xié)同過濾技術很好地為超市解決顧客面對大量商 品難以快速得到自己需要商品的問題。具體思路如下：

　　如果超市為每個入店顧客設定一張帶有RFID標簽的卡片，在這張卡片里存儲有顧客的基本信息，如顧客的ID號，姓名，個人愛好等。系統(tǒng)在顧客進入超市時通過閱讀器得到顧客ID，此信息被送至超市計算機信息系統(tǒng)，通過查詢超市數(shù)據(jù)庫，如果該顧客以前在此超市購過物，則可以得到顧客以往購物情況及偏好，并結合顧客RFID卡片中的個人信息，利用協(xié)同過濾技術得到與其有相似偏好的顧客所購買和喜愛的商品，為顧客開出個性化的商品推介單，從而有針對性地為顧客提供更好的服務。另外，還可以根據(jù)顧客所購買的商品情況，根據(jù)商品的相似性向其推薦其他可能感興趣的商品，從而方便顧客購買，同時也促進了銷售。

　　如果顧客是新顧客或以前在此超市未進行過購物，數(shù)據(jù)庫里沒有購物記錄，那么可以根據(jù)顧客的RFID卡片中的個人信息利用協(xié)同過濾技術進行推理，得到與其有相似偏好的顧客所購買和喜愛的商品，為顧客開出個性化的商品推介單，從而有針對性地為顧客提供更好的服務。

　　隨著顧客購買次數(shù)的增多，系統(tǒng)可以根據(jù)顧客自己設置的偏好以及顧客經(jīng)常購買的物品進行加權平均得到新的顧客偏好，并將此作為下次顧客推介單開出的依據(jù)。

　　五、結論

　　總之，超市與顧客之間的關系是每個超市最關心的部分，也是超市盈利與否的關鍵所在。使用RFID技術和協(xié)同過濾技術，可以盡可能地迎合顧客口味、提高顧客滿意度，確保超市獲取最大盈利。目前，協(xié)同過濾技術主要是應用在B2C電子商務領域，由于我國的國情和其他方面的因素，絕大部分消費者還是采用傳統(tǒng)的到超市或商場購物的方式，故本文采用將RFID技術和協(xié)同過濾技術結合起來，應用于傳統(tǒng)的超市購物中，具有很好的應用前景。