[发明专利]一种基于购买用户行为分析的个性化推荐方法有效
| 申请号： | 201710172596.7 | 申请日： | 2017-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN106991592B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 程永上 | 申请（专利权）人： | 南京财经大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9536;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 李湘群 |
| 地址： | 210046 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于购买用户行为分析的个性化推荐方法，首先通过基于修正PageRank方法计算出的产品权值，然后生成每个购买用户的兴趣模式特征向量。对每个用户兴趣模式的权值进行规范化处理，即采用每个用户最大频次去除其向量每一个频次值的方法进行规范化处理；对每两个用户兴趣模式特征向量求取最终的用户相似度；在个性化推荐环节上对于目标用户得到最为相似的其他用户序列。本发明改变了传统推荐方法中只考虑用户与产品的兴趣关联度的做法，增加产品本身质量的识别，以此改进推荐系统的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 购买 用户 行为 分析 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于购买用户行为分析的个性化推荐方法，其特征在于包含以下步骤：S1：通过以下方式计算产品权值：Value(Itemi)=cΣvij∈F(Itemi)Value(Itemij)×countijNF(Itemi)+(1-c),]]>Value为基于修正PageRank方法计算出的产品权值，F(Itemi)集合表示产品Itemi在产品相关性链接关系图中所有链入产品的集合，NF(itemi)表示该链入产品集合的产品数量，Counti，j表示对应产品Itemi和Itemj之间链接关系的数量；S2：生成每个购买用户的兴趣模式特征向量：Useri＝{(产品购买相关性链接j，频次j)}(1<＝j<＝n，n为产品购买相关性链接总数量)；S3：对每个用户兴趣模式的权值进行规范化处理；S4：对每两个用户兴趣模式特征向量求取最终的用户相似度；S5：在个性化推荐环节上对于目标用户得到最为相似的其他用户序列。
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