[发明专利]产品推荐系统及方法

摘要

一种产品推荐系统及方法，该方法包括依次提取当前用户的一个指定用户标签；依次获取该指定用户标签的一个匹配产品；获取当前用户各个用户标签的权重比例，及上述匹配产品的各个产品标签的权重比例；从所有用户标签中依次读取一个用户标签；如果读取的用户标签在产品标签中存在，则计算该读取的用户标签的匹配度；将所有读取的用户标签的匹配度相加，获得上述匹配产品的匹配度；当计算完该指定用户标签的所有匹配产品的匹配度，提取下一个指定用户标签；当计算完所有指定用户标签，计算出所有匹配产品的最终匹配度；根据所有匹配产品的最终匹配度，选取指定数量的匹配产品推荐至用户设备。利用本发明可获取精确的产品推荐信息。

主权项

一种产品推荐方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：依次提取当前用户的一个指定用户标签；依次获取该指定用户标签的一个匹配产品；获取当前用户的所有用户标签及各个用户标签的权重比例，并获取上述匹配产品的所有产品标签及各个产品标签的权重比例，其中，所述用户标签的权重比例根据第一预设衰减公式随着时间参考指标进行调整，所述产品标签的权重比例根据第二预设衰减公式随着时间参考指标进行调整；从获取的所有用户标签中依次读取一个用户标签及该用户标签的权重比例；如果该读取的用户标签在产品标签中存在，则根据该读取的用户标签的权重比例、及该读取的用户标签在上述匹配产品中对应的产品标签的权重比例，计算该读取的用户标签的匹配度；将所有读取的用户标签的匹配度相加，获得上述匹配产品的匹配度，然后获取下一个匹配产品，直到该指定用户标签的所有匹配产品获取完毕；当计算完该指定用户标签的所有匹配产品的匹配度，提取下一个指定用户标签，直到当前用户的所有指定用户标签提取完毕；当计算完所有指定用户标签的所有匹配产品的匹配度，计算出当前用户的所有匹配产品的最终匹配度；及根据所有匹配产品的最终匹配度，选取指定数量的匹配产品发送至当前用户对应的用户设备；所述第一预设衰减公式为，用户标签的衰减量＝((当前时间‑第一初始时间)/第一衰减周期)*每周期衰减量，所述第二预设衰减公式为，产品标签的衰减量＝((当前时间‑第二初始时间)/第二衰减周期)*每周期衰减量，其中，第一初始时间为用户标签第一次记录的时间，第二初始时间为产品标签第一次记录的时间。