[发明专利]一种商品推荐方法和商品推荐系统

说明书

技术领域

本发明涉及商品应用领域，更具体地说，涉及一种商品推荐方法和商品推荐系统。

背景技术

商品推荐分发系统可以在恰当的场景给用户推荐恰当的商品。常见的如电子商务推荐系统，在互联网上给用户推荐各种商品，如推荐新的上架的商品，打折的商品，热销的商品。目前互联网上的电子商务推荐系统，一般是基于商品销售排行、用户对商品的评价评分进行商品推荐，由于缺乏对用户个性化推荐所需要使用的智能分析因素，因此在很多情况下推荐给用户的商品并不是用户所喜欢的。目前的电子商务推荐系统主要有以下缺陷：

1)实时性与推荐质量之间的平衡问题。推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾，大部分推荐系统在保证实时性要求的同时，是以牺牲推荐系统的推荐质量为前提的。在提供实时推荐服务的同时，如何有效提高推荐系统的推荐质量，是商品推荐系统面临的一个难题。

2)当前电子商务推荐系统体系结构不完善，大部分的电子商务推荐系统都只是一个单一的工具，只能提供一种推荐模型。但由于电子商务系统本身的复杂性，不同场合需要不同类型的推荐。

3)目前的电子商务推荐系统只能通过简单的销售排行、向用户提供其他用户对商品的评价评分信息等方式来达到上述目的，需要进一步研究更加有效的方法向用户解释产生推荐的原因，从而增加用户对推荐系统的信任程度，说服用户听从推荐系统的推荐。

4)提供推荐服务的对象几乎都是注册购买商品的用户，而忽略了那些只访问站点却不购买东西的访问者；而且缺乏对站点专家和分析员指导作用的考虑，仅仅是简单的销售排行。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述商品推荐质量不高、实时性差以及推荐服务的对象单一的缺陷，提供一种商品推荐方法和商品推荐系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种商品推荐方法，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

在本发明所述的商品推荐方法中，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。

本发明还构造一种商品推荐系统，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：