[发明专利]一种用户浏览时的物品信息的智能推荐方法、系统及装置

权利要求书

1.一种用户浏览时的物品信息的智能推荐方法，其特征在于，包括：

基于采集的用户通过网络浏览物品时的用户数据和物品数据，构建以用户和物品为维度的具有用户评分矩阵的数据库；

当采集的用户数据和/或物品数据发生变化时，基于所述用户评分矩阵，通过预测模型，获取适合当前用户的个性化的物品信息并推送给所述当前用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在“基于采集的用户通过网络浏览物品时的用户数据和物品数据，构建以用户和物品为维度的具有用户评分矩阵的数据库”之前，包括：

当应用程序APP的服务端在用户登录和操作终端上安装的所述APP时通过网络被访问，在终端的所述APP的页面上展示所述APP的服务端提供的物品信息之前，通过用户在登录时提供的信息而确定当前用户存在购买和/或绑定数据，则向所述终端的所述APP的页面上展示预推荐的物品信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中“基于采集的用户通过网络浏览物品时的用户数据和物品数据，构建以用户和物品为维度的具有用户评分矩阵的数据库”，包括：

应用程序APP的服务端，在用户登录和操作终端上安装的所述APP时通过网络被访问，在终端的所述APP的页面上展示所述APP的服务端提供的物品信息，以及，接收由所述APP采集并发送来的用户数据和物品数据；

所述用户数据包括用户基础数据和用户行为数据；

所述物品数据包括商品类数据和内容类数据；

所述用户评分矩阵是基于用户表和物品表的评分矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括：

所述用户基础数据包括如下至少一种：用户id、用户名称、用户性别、用户年龄、用户年龄范围；

所述用户行为数据包括如下至少一种：用户经所述APP浏览所述APP的服务端提供的展示页面时与点击、滚动/刷新页面、搜索、输入、查看、收藏、分享、选择、确认、支付、买卖事件、时间变化有关的用户操作行为；

所述商品类数据包括商品数据、内容商品标签和商品价位数据；

所述内容类数据包括标题数据和内容数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，“当采集的用户数据和/或物品数据发生变化时，基于所述用户评分矩阵，通过预测模型获取适合当前用户的个性化的物品信息并推送给所述当前用户”，包括：

采集的用户数据和/或物品数据发生变化包括：由于所述用户操作行为所引起的用户数据的变化、以及展示页面的物品信息改变而引起的物品数据的变化；

当采集的用户数据和/或物品数据发生变化时，所述APP的服务端获得上传的所述变化的所述用户数据和/或物品数据，并请求更新数据库中的所述用户评分矩阵对应的用户表和/或物品表以重新构建所述用户评分矩阵；

将所述用户评分矩阵分解生成用户对隐含特征的偏好矩阵和物品所包含隐含特征的矩阵，通过最小二乘协同过滤算法预测模型运算以获取适合当前用户的个性化的物品信息，并由所述APP的服务端推送给所述当前用户。