[发明专利]一种商品推荐方法及装置

权利要求书

1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

针对每一商品，获取所有用户的购买信息，所述购买信息包括购买、未购买以及购买时间；

根据所述用户的购买信息对应每一商品分别建立时间序列；

根据所述时间序列重构用户之间的社会关系网络；

根据所述社会关系网络和所述购买信息向所述用户推荐对应商品；

其中，所述根据所述时间序列重构用户之间的社会关系网络，步骤包括：选取有效的所述时间序列，作为节点状态序列；根据压缩感知算法求解所述节点状态序列，获取节点之间关系变量，所述关系标量表示节点之间的关系；根据所述关系变量建立所述用户之间的社会关系网络；

其中，所述根据压缩感知算法求解所述节点状态序列，获取节点之间关系变量，包括利用压缩感知构建矩阵关系式：

其中，表示第i个用户在t_m+1时刻附近用户购买状态的平均值；表示第i个用户在t_m时刻附近购买状态的平均值；λ_i表示用户i购买的该商品的概率；a_iN表示用户i和用户N的关系，取值为0或1，当a_iN＝1时，表示用户i和用户N为好友或者购买爱好相同；当a_iN＝0时，表示用户i和用户N不为好友且购买爱好不相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的购买信息对应每一商品建立时间序列的步骤，包括：

针对每一商品，对应每个用户是否购买该商品建立行向量，以购买的时间序列为列向量，建立时间矩阵，如下：

其中，j表示时间序列数，N表示用户数，i表示第i个用户，矩阵中所有数值S_ji表示用户是否购买该商品，S_ji＝1表示用户购买该商品，S_ji＝0表示用户未购买该商品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述社会关系网络和所述购买信息对所述用户推荐商品，包括：

获取任一商品在所述社会关系网络中的用户购买情况；

获取与所述用户存在关联的其他用户；

向所述社会关系网络中未购买该商品的其他用户进行商品推荐。

4.一种商品推荐装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于针对每一商品，获取所有用户的购买信息，所述购买信息包括购买、未购买以及购买时间；

时间序列建立模块，用于根据所述用户的购买信息对应每一商品分别建立时间序列；

社会关系网络重构模块，用于根据所述时间序列重构用户之间的社会关系网络；

商品推荐模块，用于根据所述社会关系网络和所述购买信息向所述用户推荐对应商品；

其中，所述社会关系网络重构模块包括：

时间序列选取模块，用于选取有效的所述时间序列，作为节点状态序列；关系变量获取模块，用于根据压缩感知算法求解所述节点状态序列，获取节点之间关系变量，所述关系变量表示节点之间的关系；社会关系网络建立模块，用于根据所述关系变量建立所述用户之间的社会关系网络；

其中，所述关系变量获取模块，用于利用压缩感知构建矩阵关系式：

其中，表示第i个用户在t_m+1时刻附近用户购买状态的平均值；表示第i个用户在t_m时刻附近购买状态的平均值；λ_i表示用户i购买的该商品的概率；a_iN表示用户i和用户N的关系，取值为0或1，当a_iN＝1时，表示用户i和用户N为好友或者购买爱好相同；当a_iN＝0时，表示用户i和用户N不为好友且购买爱好不相同。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述商品推荐模块，包括：

用户购买情况获取模块，用于获取任一商品在所述社会关系网络中的用户购买情况；

关联用户获取模块，用于获取与所述用户存在关联的其他用户；

商品推荐子模块，用于向所述社会关系网络中未购买该商品的其他用户进行商品推荐。