[发明专利]一种网上商城的商品推荐方法及系统

说明书

一种网上商城的商品推荐方法，包括如下步骤：S1、构建针对商品的预设评分维度；S2、基于预设评分维度对网上商城中的商品生成商品推荐分数；S3、基于商品的数据信息和商业信息对所有商品进行聚类；S4、根据消费者账号的历史数据和商品的聚类结果生成对应于消费者账号的兴趣集合；S5、根据消费者账号的兴趣集合以及商品推荐分数为消费者账号生成原始推荐商品目录；S6、根据消费者账号的地址数据对原始推荐商品目录进行修正得到优化推荐商品目录；S7、将优化推荐商品目录对应推送给消费者账号。本发明提供一种网上商城的商品推荐方法及系统，推荐结果更加精确，更加有利于促成交易。

技术领域

本发明涉及网络购物技术领域，具体的说是一种网上商城的商品推荐方法及系统。

背景技术

网上商城因为不需要消耗大量的时间去寻找和了解产品，因此在生活节奏逐渐加快的今天，网上商城已经是很多人购物的主要途径。为了促成交易，网上商城大多都设置有商品推荐系统，通过向消费者推荐商品来提升消费者购买商品的几率，并且节省消费者选购商品的时间。但是现有的商品推荐方法所考虑的因素主要还是消费者的历史消费数据，数据覆盖面太小，导致推荐结果不够准确，促成交易的成功率较低。

发明内容

为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种网上商城的商品推荐方法及系统，推荐结果更加精确，更加有利于促成交易。

为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：

一种网上商城的商品推荐方法，包括如下步骤：

S1、构建针对商品的预设评分维度；

S2、基于预设评分维度对所述网上商城中的所述商品生成商品推荐分数；

S3、基于所述商品的数据信息和商业信息对所有所述商品进行聚类；

S4、根据消费者账号的历史数据和所述商品的聚类结果生成对应于所述消费者账号的兴趣集合；

S5、根据所述消费者账号的所述兴趣集合以及所述商品推荐分数为所述消费者账号生成原始推荐商品目录；

S6、根据所述消费者账号的地址数据对所述原始推荐商品目录进行修正得到优化推荐商品目录；

S7、将所述优化推荐商品目录对应推送给所述消费者账号。

作为一种优选的技术方案，S1中，所述预设评分维度包括商品点击浏览次数和商品搜索次数。

作为一种优选的技术方案，S2中，基于所述预设评分维度生成所述商品推荐分数的具体方法为将所述商品点击浏览次数与所述商品搜索次数的乘积作为所述商品推荐分数。

作为一种优选的技术方案，S3中，所述商品的所述数据信息包括商品名称、商品分类和商品功能，所述商品的所述商业信息包括商品品牌、商品厂商和商品产地。

作为一种优选的技术方案，S3中，基于所述商品的所述数据信息和所述商业信息对所述商品进行聚类的具体方法为：

S3.1、获取售卖者账号针对所述商品上传的所述商品名称、所述商品分类和所述商品功能；

S3.2、基于所述商品分类对所有所述商品进行一级分类，得到多个一级类别，每个所述一级类别包括若干个所述商品；

S3.2、基于所述商品功能将所述一级类别分割成多个二级类别，每个所述二级类别包括若干个所述商品；

S3.3、基于所述商品名称将所述二级类别分割成多个三级类别，每个所述三级类别包括若干个所述商品；

S3.4、获取所述售卖者账号针对所述商品上传的所述商品品牌、所述商品厂商和所述商品产地；

S3.5、基于所述商品品牌、所述商品厂商和所述商品产地生成优化权重；