[发明专利]一种基于用户网上动作信息的推荐方法无效
| 申请号： | 201110387012.0 | 申请日： | 2011-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN102509233A | 公开（公告）日： | 2012-06-20 |
| 发明（设计）人： | 林泉;林丹明;黄小燕;王祎;黄东荣 | 申请（专利权）人： | 汕头大学;广东领域集团有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州三环专利代理有限公司 44202 | 代理人： | 温旭 |
| 地址： | 515063 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 网上 动作 信息 推荐 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于用户网上动作信息的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
记录用户浏览某个网页的打开时间和离开时间，计算浏览的时间长短和离推荐时点的滞后时间长度；
利用浏览网页对应的关键词和浏览行为收集、更新和排序反应用户需求的关键词列表；
利用用户关键词列表为用户推荐商品。
2.如权利要求1所述的基于用户网上动作信息的推荐方法，其特征在于，根据嵌入现有网页的代码，收集用户的进入页面的时间和退出该网页的信息。
3.如权利要求1所述的基于用户网上动作信息的推荐方法，其特征在于，页面对应有该页面信息的关键词，当用户浏览该页面时，该用户就拥有了该页面的关键词，而关键词的权重取决于用户浏览该页面的时间长度和离推荐时间点的长度。
4.如权利要求1所述的基于用户网上动作信息的推荐方法，其特征在于，系统能够不断地收集用户的网络动作，并不断地调整关键词的数量和权重，从而形成一个用户关键词向量。
5.如权利要求1所述的基于用户网上动作信息的推荐方法，其特征在于，系统自动根据用户的关键词向量，向用户推荐和该关键词向量相似度最高的产品。
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