[发明专利]基于日志挖掘的商品推荐方法、装置、服务器及存储介质有效
| 申请号： | 201811247722.1 | 申请日： | 2018-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN109300014B | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 孙翀;吕琴艳;帖军;王江晴;艾勇;吴立锋 | 申请（专利权）人： | 中南民族大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 430074 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于日志挖掘的商品推荐方法、装置、服务器及存储介质。本发明引入事务数据库，对事务数据库进行频繁项集挖掘，并设计一种新的商品相似度计算方式，然后将相似度计算结果与Pearson相关系数进行加权综合，缓解了数据稀疏性导致共同评分项过少而出现的相似度度量不准确的问题，从而更准确寻找最近邻集合并进行推荐，克服了协同过滤算法在计算项目的相似度时过度依赖用户对项目的评分数据的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 日志 挖掘 商品 推荐 方法 装置 服务器 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于日志挖掘的商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：从各用户的购买日志中提取各用户的购买记录，并根据各用户的购买记录建立事务数据库；根据预设最小支持度通过Apriori算法对所述事务数据库进行逐条扫描，获得各频繁项集，并根据各频繁项集构成频繁项集矩阵；根据所述频繁项集矩阵确定综合相似度矩阵；获取目标用户的未评分商品，并将所述未评分商品作为待测商品；基于所述综合相似度矩阵对所述待测商品进行预测评分；根据预测评分结果确定待推送商品，并将待推送商品推送至所述目标用户的用户设备。
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