[发明专利]一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法

权利要求书

1.一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，包括规则库，所述规则库基于初始数据设有原始赋权，即初始数据为具有原始权重的初始指标，所述初始数据包括消费基础数据和商品属性数据，其特征在于，将基于电子商务用户基础数据的除初始数据外的具有权重的指标和基于电子商务平台商品数据的除商品基本属性数据外的具有权重的指标作为附加指标；

具体包括以下步骤：

（1）当前用户选择目标商品后，系统在电子商务用户基础数据以及电子商务平台商品数据中分别选取初始指标和附加指标对应的数据，将目标商品及同类商品对应的初始指标和附加指标分布进入规则库，结合现有电子商务平台的商品消费权重对附加指标进行赋权，根据类聚算法，由计算机形成用户商品推荐的权重分配体系，此时权重分配体系所承载的商品为针对当前用户的初始推荐方案；

（2）选定修正值，采用反向探测工具对初次形成的权重分配体系对应的商品赋权结果进行正向修正和调节，在具备消费满意度的基础上，实现权重柔性调节，得到优化后的权重分配体系，所述优化后的权重分配体系所承载的商品为针对当前用户的优化推荐方案，所述优化推荐方案中的推荐商品分别对应不同的评估权重系数，所述推荐商品按照其对应的评估权重系数降序排列呈现。

2.如权利要求1所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述电子商务用户基础数据包括用户消费习性数据、消费能力数据、选择偏好数据；

所述电子商务平台商品数据包括商品基本属性数据、商品促销信息数据、商品评价信息数据、商品所属商户信息数据。

3.如权利要求2所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述消费习性数据包括用户成交时间、同类商品的比较量；所述消费能力数据包括商品成交价格、商品成交数量；选择偏好数据包括用户自行选择的特征信息、成交商品的特征信息。

4.如权利要求3所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述成交商品的特征信息包括商品特征属性、商品成交价格与该商品对应商品平均价格的差值、是否为促销商品。

5.如权利要求2所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述消费习性数据、消费能力数据、选择偏好数据随着用户交易数据的更新进行更新。

6.如权利要求2所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述商品促销信息数据为当前用户使用时的实时信息；所述商品评价信息数据由商品综合评价信息系统获取，随商品综合评价信息系统的更新进行更新。

7.如权利要求1所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述修正值采用德尔菲法筛选，筛选所得修正值需要满足专家的协调系数高于0.65。

8.如权利要求1所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述商品赋权结果在修正和调节后，由评估小组确认后得到优化后的权重分配体系。

9.如权利要求8所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，所述评估小组由代表商家利益的专业人士组成，人数不少于5人，其中至少3人为具有丰富实践经验、负责目标商品相关品类的人员。

10.如权利要求1所述一种基于多感知的智慧化电子商务推荐方法，其特征在于，利用修正值修正商品赋权结果的过程进入计算机的规则库，建立规则记忆库，训练权重分配体系的自适应能力。