[发明专利]商品信息推送系统和商品信息推送方法

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种商品信息推送系统和一种商品信息推送方法。

背景技术

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入信息过载的时代。

在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战。对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息的生产者，使自己生产的信息脱颖而出，收到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推送系统就是解决这一矛盾的重要工具。

推送系统可以联系用户和信息，一方面帮助用户发现自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

而推送系统核心的任务是确定相似用户，现有的方案中确定相似用户的方法大多采用协同过滤算法，具体通过余弦定理确定相似用户，即将用户对信息的关注度设置为一个向量值，通过余弦定理计算，但是对于大数据量的业务系统，存在大量的用户信息和商品信息，通过余弦定理进行计算，计算量巨大，而且用户对商品的网上操作时时变化，大数据计算量产生的延时会推送的准确度造成影响。

因此，需要一种新的信息推送技术，能够在确定相似用户时相对采用余弦定理大幅减少计算量，减少确定相似用户的延时，进而提高信息推送的实时性和准确性。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种信息推送技术，能够在确定相似用户时相对采用余弦定理大幅减少计算量，减少确定相似用户的延时，进而提高信息推送的实时性和准确性。

有鉴于此，本发明提出了一种商品信息推送系统，包括：设置单元，用于根据接收到的设置指令为一个或多个商品设置相应的标识，并为用户对所述一个或多个商品的操作以及对所述一个或多个商品的操作时间设置相应的权值；获取单元，用于实时获取所述用户对所述一个或多个商品中任一商品的操作；计算单元，用于根据所述用户对所述任一商品的操作及相应的权值，计算所述用户对所述任一商品的关注度值，并根据所述用户对设置有相同的标识的商品的关注度值，计算所述用户对所述标识的关注度值；分类单元，用于根据所述用户对所述标识的关注度值确定所述用户所属的用户群；判断单元，用于判断是否存在被所述用户所属的用户群中占全部用户的比例大于预设比值的用户收藏和/或购买的目标商品，若存在，则进一步判断所述用户是否已收藏和/或购买所述目标商品；推送单元，用于在所述判断单元的判断结果为否的情况下，将所述目标商品的信息推送给所述用户。

在该技术方案中，对商品设置的标识，可以根据该商品的类别进行设置，比如商品为足球，那么可以设置其标识为体育用品，对于操作权值的设置，可以根据对商品的操作的类型进行设置，比如设置对商品进行的购买操作的权值为9，对商品进行的收藏操作的权值为6。当用户对商品进行操作后，即可根据用户对商品的操作信息计算出用户对于该商品的关注度值，具体地，比如用户对足球进行操作a和操作b，操作a的权值为A，操作b的权值为B，那么用户对足球的关注度值F₁=A+B，通过获取用户对多种商品的操作，可以得到用户对带有体育用品标识的其他商品的关注度值，比如得到对篮球的关注度值为F₂，对羽毛球的关注度值为F₃，那么进一步可以得到用户对体育用品标识的关注度值为F₁+F₂+F₃，再通过在数据库中查询与该用户对体育用品标识的关注度值相近的用户群（即确定相似用户），以确定该用户所属的用户群。

相对于以往确定相似用户的方法，在运算过程中仅进行简单的加法和乘法，而采用余弦定理计算用户的相似性，最简单的情况是两个用户分别有一个参量i和j，将参量i和j当作n维空间内的向量代入公式：那么两个用户间的相似性大小可以通过向量的余弦夹角来表示，显然计算复杂程度较本发明提出的计算过程复杂很多，而且在余弦定理的基础上提出的修正的余弦相似性和相关相似性计算复杂程度更高。