[发明专利]一种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：记录用户注册信息作为原始信息，通过提取原始信息，根据注册信息权重制定坐标轴，该向量通过建立的坐标轴定位用户位置，坐标轴根据用户注册信息建立，对用户进行初步相似度计算，在大于0.5时，分在同一组，他们是相似用户，其中相似度的方法如下：

T(x,y)=x·y||x||2×||y||2]]>

x，y分别代表用户属性向量,0≤x≤200，0≤y≤200

步骤2：确定用户行为权重，权重由大到小的顺序是，对产品做出的评分，是否购买产品，是否收藏产品，做出过比较的产品，浏览产品时间，是否删除已经收藏了的产品；

步骤3：记录已注册用户行为，分在同一组的用户，根据用户的行为分析权重建立坐标轴，再次进行相似度计算，这次的相似度计算主要通过欧几里德距离公式，相似度达到标准数值的用户分为一组，筛选用户喜好的产品，进行产品推荐，方法如下：

sim(x,y)=11+d(x,y),d(x,y)=(Σ(xi-yi)2)]]>

x，y分别代表用户属性向量,0≤x≤200，0≤y≤200。

2.根据权利要求1所述的基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其历史用户行为数据包括：是否购买产品，浏览产品时间，对产品做出的评分，是否收藏产品，是否删除已经收藏了的产品，做出过比较的产品。

3.根据权利要求1所述的基于用户相似度的电子商务网站推荐方法，其历史用户注册信息数据包括：用户年龄，性别，爱好，故乡，从给出的固定标签中选择符合自己个性的标签，评分习惯测试。