[发明专利]商品推荐方法及系统

说明书

技术领域

本申请涉及计算机数据处理技术领域，特别是涉及一种商品推荐方法及系统。

背景技术

随着电子商务的不断发展，越来越多的用户选择在网上进行购物。用户通过浏览器访问电子商务网站，就可以方便地选择自己所需要的商品。在很多情况下，电子商务网站会向用户进行商品推荐，例如，用户购买了某一种商品之后，会向其推荐与该商品相似或者关联的商品，又如，还可以向用户推荐新的上架的商品，打折的商品，热销的商品等等。通过商品推荐，一方面可以提高电子商务网站的销量，另一方面，主动推荐可以避免用户因为频繁搜索查找而产生的不必要的搜索请求，减轻网站服务器的负担。

一般来说，目前互联网上的电子商务网站是基于商品销售排行、用户对商品的评价评分或者对用户在电子商务网站的其他行为数据的分析来进行商品推荐。此种通过挖掘用户在网站中的行为数据的方式可以实现商品推荐，但是如果要实现精准的推荐，往往需要对大量的用户行为数据进行分析，因为如果只是依照少量的用户行为数据并无法准确的分析出用户行为，也就无法得到合适的推荐商品，为此，网站服务器所需要处理的数据量较大，效率较低。另外，因为商品和用户行为数据的不断更新，网站服务器需要实时进行数据维护和调整才能保证推荐信息的准确性，这无疑会增加网站服务器的负担。

发明内容

本申请提供一种商品推荐方法及系统，能够解决商品推荐时数据处理量大，效率低的问题。

为了解决上述问题，本申请公开了一种商品推荐方法，包括以下步骤：

获取与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页；

根据所述链接关系计算当前商品与相关商品的第一关联度；

获取与所述当前商品相关的信息页，确定在所述信息页中与当前商品具有共现关系的相关商品；

根据所述共现关系计算当前商品与所述相关商品的第二关联度；

根据第一关联度与第二关联度确定当前商品与所述相关商品的第三关联度；

基于所述第三关联度确定当前商品的推荐商品。

进一步地，其中，与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页包括当前商品的商品页所链接出去的页面及链接到当前商品的商品页的页面。

进一步地，获取与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页的方法包括：

提取与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页中包含的商品属性信息；

将所述提取的商品属性信息与预存商品库中所归属的商品的属性信息进行匹配。

进一步地，获取与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页的方法还包括：

获取所述预存商品库中所归属的商品和当前商品的种类，若属于相同种类或种类差异在预定范围内，则确定所述预存商品库中所归属的商品为相关商品，反之，则忽略所述商品。

进一步地，计算当前商品与相关商品的第一关联度的方法包括：

统计相关商品与当前商品的商品页之间产生链接关系的次数，根据所述次数确定第一关联度。

进一步地，与所述当前商品相关的信息页包括与当前商品相关的商品页和/或资讯页和/或评测页。

进一步地，所述第三关联度为第一关联度及第二关联度的加权和。

本申请还公开了一种商品推荐系统，包括：

链接信息获取模块，用于获取当前商品所在的商品页的链接信息，确定与当前商品的商品页具有链接关系的相关商品的商品页；

第一关联度计算模块，用于根据所述链接关系计算当前商品与相关商品的第一关联度；

页面信息分析模块，用于获取与所述当前商品相关的信息页，确定在所述信息页中与当前商品具有共现关系的相关商品；

第二关联度计算模块，用于根据所述共现关系计算当前商品与所述相关商品的第二关联度；

第三关联度计算模块，用于基于第一关联度及第二关联度计算确定各相关商品与所述当前商品的第三关联度；及

推荐模块，用于基于所述第三关联度确定当前商品的推荐商品。

进一步地，所述链接信息获取模块包括：

属性信息提取子模块，用于提取所述接入页和指出页的链接信息中包含的商品属性信息；

匹配子模块，用于将所述提取的商品属性信息与预存商品库中所归属的商品的属性信息进行匹配。

进一步地，所述链接信息获取模块还包括：