[发明专利]大数据环境下的电商网站实时推荐系统与方法在审
| 申请号： | 201610710881.5 | 申请日： | 2016-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN106296305A | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 岑凯伦;韩志德;毕坤;王军 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/30 |
| 代理公司： | 上海信好专利代理事务所(普通合伙)31249 | 代理人： | 周乃鑫,尹兵 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种大数据环境下的电商网站实时推荐方法，该方法包含：用电商网站用户隐式行为日志信息训练离线推荐模型；在线采集用户隐式行为日志信息，并用分布式存储技术和分布式流处理技术对采集的海量用户隐式行为日志信息进行快速处理；将训练的离线推荐模型和经过分布式流处理的最新用户隐式行为信息融合起来，为用户提供最新的商品推荐列表。本发明能够在大数据流环境下分析实时用户行为并且做出实时推荐反馈，提高了用户推荐满意度和电商网站交易转化率。 | ||
| 搜索关键词： | 数据 环境 网站 实时 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种大数据环境下的电商网站实时推荐方法，其特征在于，该方法包含：用电商网站用户隐式行为日志信息训练离线推荐模型；在线采集用户隐式行为日志信息，并用分布式存储技术和分布式流处理技术对采集的海量用户隐式行为日志信息进行快速处理；将训练离线推荐模型和经过分布式流处理的最新用户隐式行为信息融合起来，为用户提供最新的商品推荐列表。
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