[发明专利]一种基于用户兴趣变化的电子商务推荐系统

权利要求书

1.一种基于用户兴趣变化的电子商务推荐系统，其特征是，包括建模模块、推荐生成模块和用户终端；

所述建模模块，用于从电子商务网站的服务器中获取用户数据，根据获取的用户数据构建用户-商品评分矩阵U和用户-评分时间矩阵R；

所述推荐生成模块用于根据用户-商品评分矩阵U和用户-评分时间矩阵R生成商品推荐列表，并将所述商品推荐列表推送至所述用户终端；

所述用户终端用于接收所述商品推荐列表。

2.根据权利要求1所述的电子商务推荐系统，其特征是，所述用户终端为智能手机或者平板电脑。

3.根据权利要求2所述的电子商务推荐系统，其特征是，所述用户-商品评分矩阵U＝(u_ij)_m×n，所述用户-评分矩阵R＝(r_ij)_m×n，其中，u_ij是用户i对商品j的评分值，r_ij是用户i对商品j评分发生时间，i＝1,2,…,m，m是用户数，j＝1,2,…,n，n是商品数。

4.根据权利要求3所述的电子商务推荐系统，其特征是，所述推荐生成模块包括信息处理子模块和推荐子模块；

所述信息处理子模块，用于对所述用户-商品评分矩阵U和所述用户-评分时间矩阵R进行处理，得到能够描述用户随时间推移对商品兴趣衰减程度的兴趣衰减综合程度值；

所述推荐子模块，用于根据得到的兴趣衰减综合程度值和所述用户-商品评分矩阵U，计算用户对商品的预测评分，根据得到的预测评分对商品进行降序排列，从排序后的商品中选择前N个商品生成商品推荐列表，并将所述商品推荐列表传输至用户终端，其中，N为自定义的推荐商品数。

5.根据权利要求4所述的电子商务推荐系统，其特征是，所述得到能够描述用户随时间推移对商品兴趣衰减程度的兴趣衰减综合程度值，具体是：

(1)根据所述用户-商品评分矩阵U和所述用户-评分时间矩阵R，利用衰减函数计算用户对商品的兴趣衰减值，其中，所述衰减函数为：

式中，R_a(t)是用户a的兴趣衰减值，a∈{1,2,…,m}，t是当前时刻，t_aj是用户a对商品j评分发生时间，α_aj是用户a对商品j的个性化权重因子，u_aj是用户a对商品j的评分值，j∈{1,2,…,n}；

(2)根据所述用户-评分时间矩阵R，利用时间相关度函数描述不同用户对同一件商品评分发生时间的相关程度，其中，所述时间相关度函数为：

式中，S_ab(t)是用户a和用户b之间的时间相关度函数值，t_aj是用户a对商品j评分发生时间，t_bj是用户b对商品j评分发生时间；

(3)根据步骤(1)和步骤(2)的兴趣衰减值和时间相关度函数值，利用下式计算用户a随时间推移对商品的兴趣衰减综合程度值，其中，所述兴趣衰减综合程度值的计算式子为：

式中，Z_a(t)是用户a的兴趣衰减综合程度值，ε是权重因子，且0＜ε＜1，R_a(t)是用户a的兴趣衰减值，S_ab(t)是用户a和用户b之间的时间相关度函数值，是用户a和用户b对同一件商品j进行评分的相关系数。