[发明专利]一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法

说明书

技术领域

本发明属于电子商务技术领域，涉及一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法。

背景技术

近年来，由于移动终端的日益普及，信息资源的获取和推送发生在“随时、随地、随身”，基于位置的移动推荐系统已经成为推荐系统研究领域最为活跃的研究领域之一。

现有的主要集中在电影、音乐、书籍的推荐上，如移动博客推荐，Chiu PH、Kao GYM等人在基于手机用户的个性化博客内容推荐系统论文中提出的m-CCS系统，将博文进行聚类，通过分析移动用户的博文浏览记录，获取移动用户对不同博文类型的偏好，并考虑互联网用户对博文的点击率，将点击率高并满足用户偏好的博文推荐给移动用户。移动音乐推荐，通过移动用户的浏览行为(忽略、点击、试听、购买等)隐式地获取移动用户对音乐的相对偏好，如购买行为表达的偏好强于试听行为表达的偏好，根据获取的偏好使用协同过滤算法预测进移动用户对其他音乐的偏好关系，从而进行音乐推荐。

相对而言，目前在美食行业应用的较少，更没有将商品和商家进行分离，各自单独处理并建模。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法，本方法提出商品森林体系的概念，采用新的商品模型将采用商品(不带位置属性)关联商家(带位置属性)结构，实现基于位置的个性化推荐。

其技术方案如下：

一种基于商品森林体系的个性化美食推荐方法，包括以下步骤：

(1)对该体系进行以下的概念的定义：

定义1：分类C＝{C₁、C₂、C₃......C_n}

定义2：森林F＝{T₁、T₂、T₃......T_n}

定义3：树T＝(R、W、TC)

定义4：叶子(商品)I＝(Rs、TC′、S、U)

其中C为分类集合，C_i∈C，C_i分别表示分类项目，如食材、类型等，且C_i定义为可扩展性广义表，即C_i下面又包含更详细的分类，如C_i(C_i1(C_i11(C_i111、C_i112......)、C_i12......)、C_i2(C_i21、C_i22......)、C_i3......C_in)；

T_i表示森林中的分类树；R为该棵树的根，表示最上层分类类别；W表示该树在森林所有分类树中所占权值；TC表示该树的孩子信息，且TC∈C；TC′表示商品(叶子)在森林中的路径集合，如：TC′＝{C_iC_i1C_i11C_i111∪C_iC_i2C_i21C_i212∪......)，并且集合中每条路径属于不同的树(T)；Rs表示该叶子所属T的根的集合；U表示收藏或评论该商品用户集合；S表示拥有该商品商家集合，同时定义S＝(L、A)，L表示该商家地理位置信息，A表示商家其他属性，

(2)基于用户协同过滤算法(UserCF)计算用户评分，其计算公式为：