[发明专利]基于减少泡沫购买的凑单推荐优化方法

权利要求书

1.一种基于减少泡沫购买的凑单推荐优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取消费者的购物车信息、历史评分数据以及所有商品的标签和价格信息；

S2、根据消费者的历史评分数据获取第u个消费者对第i个商品的评分y_u,i，并作为第u个消费者对第i个商品的效用，从而构建消费者-商品的效用矩阵M_m×n；

采用Funk-SVD算法对所述消费者-商品的效用矩阵M_m×n进行矩阵分解，得到第u个消费者对没有评分的第j个商品的效用y_u,j；u∈[1,m]；i∈[1,n]；j∈[1,n]；i≠j；

S3、将第u个消费者的购物车中的商品集合记为其中，表示第u个消费者的购物车中的第s个商品，s＝1,2,…,S_u，S_u表示第u个消费者的购物车中的产品总数；

S4、获取第s个商品的标签表示第s个商品的第k个标签，k＝1,2,…,K，K_s表示第s个商品的标签总数；

S5、获取任意第r个商品的标签L_r，并计算标签和L_r的标签并集所述标签并集中所含标签数目记为x；

S6、根据标签并集中每一个标签分别在标签和L_r的出现频次，得到维度为x的第s个商品的标签向量和第r个商品的标签向量A_r；

S7、计算标签向量和A_r的余弦相似度并作为第s个商品和第r个商品的可替代指数；在所有商品中筛选满足的商品，并作为得到第s个商品的替代品集合δ表示阈值；

S8、按照步骤S4-步骤S7的过程，得到第u个消费者的购物车中所有商品的替代品集合，记为

S9、利用式(1)计算第r个商品对第u个消费者的推荐值：

式(1)中，表示第u个消费者对r个商品的效用；表示第u个消费者的购物车中第s个商品换购为第r个商品后的购物车内商品总金额与网络零售商设置的免运费门槛的比值；

S10、根据式(1)得到第u个消费者对其购物车中所有商品的替代品集合中的所有商品的推荐值，并按照推荐值对每个商品的替代品集合进行降序排列，从而选取每个商品的替代品集合中前top个替代品构成第u个消费者的购物车中所有商品的推荐列表。