[发明专利]一种商品推荐方法和商品推荐系统

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：

依据用户的浏览记录和/或用户属性获取样本训练数据，并对所述样本训练数据建立关联分析模型；

依据关联分析模型生成关联数据；

接收商品推荐请求，依据所述商品推荐请求获取用户信息，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户。

2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，依据关联分析模型生成关联数据具体包括：

依据关联分析模型并基于支持度、置信度、提升度生成关联数据。

3.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述用户信息包括用户终端机型、浏览的商品；当用户已登录且处于浏览或订购状态时，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户具体包括：

基于所述用户终端机型、浏览的商品以及所述关联数据将与所述浏览的商品对应的相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户，所述门户包括WWW门户、WAP门户、用户终端门户。

4.根据权利要求3所述的商品推荐方法，其特征在于，如果推荐给用户的商品数量不足，则从预设商品库中选取适于所述用户终端机型的商品。

5.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述用户信息包括浏览的商品；当用户未登录且处于浏览或订购状态时，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户具体包括：

基于所述浏览的商品以及所述关联数据将与所述浏览的商品对应的相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户；所述门户包括WWW门户。

6.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，当用户已登录且处于无浏览且无订购状态时，依据关联分析模型生成关联数据具体包括：

基于所述用户属性划分多个用户群，并对每一用户群设置对应的标识，依据关联分析模型生成关联数据。

7.根据权利要求6所述的商品推荐方法，其特征在于，所述用户信息包括用户终端机型、用户属性；当用户已登录且处于无浏览且无订购状态时，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户具体包括：

基于已登录用户的用户属性、用户终端机型以及所述关联数据对用户进行用户群类别标识，将相同用户群中其它用户喜好且与所述用户终端机型相匹配的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户；所述门户包括WWW门户、WAP门户、用户终端门户。

8.一种商品推荐系统，其特征在于，包括：

模型建立单元，用于依据用户的浏览记录和/或用户属性获取样本训练数据，并对所述样本训练数据建立关联分析模型；

商品推荐服务器，与所述模型建立单元通信连接，包括：

生成单元，用于依据关联分析模型生成关联数据；

接收单元，用于接收商品推荐请求；

推荐单元，用于依据所述商品推荐请求获取用户信息，基于所述用户信息以及所述关联数据将与所述用户信息相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户。 

9.根据权利要求8所述的商品推荐系统，其特征在于，所述用户信息包括用户终端机型、浏览的商品；当用户已登录且处于浏览或订购状态时，所述推荐单元具体用于：依据所述商品推荐请求获取用户信息，基于所述用户终端机型、浏览的商品以及所述关联数据将与所述浏览的商品对应的相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户。

10.根据权利要求8所述的商品推荐系统，其特征在于，所述用户信息包括浏览的商品；当用户未登录且处于浏览或订购状态时，所述推荐单元具体用于：依据所述商品推荐请求获取用户信息，基于所述浏览的商品以及所述关联数据将与所述浏览的商品对应的相关联的商品推荐给相关门户，以便由相关门户显示给用户。