[发明专利]一种基于属性排序的商品个性化搜索方法及装置

说明书

技术领域：

本发明属于电子商务(计算机管理)技术领域，涉及一种电子商务活动中商品个性化搜索方法和装置，尤其是一种基于属性排序的商品个性化搜索方法及装置，用于网络购物时用户利用计算机搜索寻找所需商品。

背景技术：

随着网络业务的扩张，电子商务中网上商品的种类和数量逐渐增多，搜索引擎作为用户和商品之间的桥梁，是购买者在收集、对比和分析商品信息时所使用的重要工具。目前，所使用的绝大多数搜索引擎都是基于关键字的，用户输入关键字，然后系统根据简单的关键字匹配策略进行查找，这种方法得到的结果过于庞大，同时，用户通常很难用关键字来真实的表达自己的检索需求；由于消费者的消费行为逐渐趋于理性化，在面对琳琅满目种类繁多的商品时，通常期望搜集大量相关信息，比较各种同类产品，降低消费风险，做出合理的购买决策。如果电子商务系统能为顾客提供个性化的搜索方式，方便顾客查找、对比和分析已有商品，能大大激发顾客的购买欲望，销售企业也将实现丰厚的利润。个性化搜索是通过收集和分析用户信息来学习用户的兴趣和行为，从而实现个性化搜索。近年来，许多学者已经围绕个性化搜索展开了相关研究，但现有的个性化搜索系统的研究都很少考虑到商品的属性信息和商务网站上顾客和商品的属性之间的关系。商品具有价格、品牌、销售量、大小或者尺寸等很多属性，用户在购买商品时，往往会通过描述商品的某些属性来表达自己想要购买什么类型的商品。而且顾客和商品属性之间有着复杂的关系，顾客购买商品，商品具有商品属性，顾客与商品之间发生直接关系。顾客通过查看商品属性来决定商品是否能够满足自己的需求，这样顾客与商品属性之间具有间接关系，商品属性是用户非常关心的内容，是用户选购该类商品的依据。近年来，大多研究表明采用半监督学习策略，融合先验信息以辅助聚类可以有效的提高聚类结果，然而很少有将方法应用到商品个性化搜索中，为了实现商品的个性化搜索，人们可以通过收集和分析用户信息来学习用户兴趣，将这些信息作为先验知识融合到聚类结果中；先验信息包含属性排序形式的属性层信息和成对约束形式的实例层信息，文献[Jun Sun，Wenbo Zhao，Jiangwei Xue，Zhiyong Shen，Yi-Dong Shen.Clustering with feature order preferences.PRICAI 2008，pp.382-393]定义的属性排序信息用(s，t，δ)(δ＞0)，ws-wt≥δ来进行表示，即属性s的权重比属性t的权重大δ，说明属性s比t要重要得多，利用获得的商品属性排序知识指导聚类过程，将商品根据用户的兴趣信息作指导，聚类结果将会更能满足顾客的需求。

发明内容：

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺点，寻求设计和提供一种基于属性排序的电子商务场合使用的商品个性化搜索方法及其装置，利用属性排序信息来提高聚类结果的准确性。

为了实现上述目的，本发明的方法包括以下步骤：

A、用户从自定义网页浏览器对电子商务网站商品属性信息进行选择；

B、对用户选择的商品属性进行排序；

C、融合商品属性排序信息进行聚类；

D、对聚类结果商品进行排序；

E、将商品排序结果呈现给用户。

本发明实现商品个性化搜索方法的装置分为客户端和服务器端两个功能结构部分，各模块单元电信息连通构成一体结构装置，客户端包括自定义网页浏览器、属性选择模块和个性化搜索结果单元；服务器端包括商品数据库、属性排序聚类模块和聚类结果排序模块，其中属性排序聚类模块包括属性排序模块和融合属性排序聚类模块；自定义网页浏览器实现用户查看、搜索商品信息并记录用户查询信息；属性选择模块实现用户对感兴趣的商品类别进行属性选择；商品数据库存储电子商务网站商品的所有信息，包括商品的品牌、价格、规格的基础信息以及商品的购买信息和评论信息；属性排序聚类模块实现对用户选择的商品属性进行排序，转化成属性排序知识集合，然后融合到聚类算法中实现对商品的聚类划分；聚类结果排序模块实现对聚类后的结果进行规整和排序，按照排序规则对商品列表进行排序；在个性化搜索结果单元中得到最终的搜索结果；由属性排序模块和融合属性排序聚类模块组成的属性排序聚类模块实现用户在选择商品属性后，服务器端响应属性排序模块，对商品属性进行计算，并得到商品属性知识的排序集合；在得到属性排序集合后，融合属性排序聚类模块将属性排序集合融合到聚类算法中对商品进行聚类划分，并返回聚类后的划分结果；各功能模块或单元协调工作实现商品的个性化搜索。