[发明专利]主动推荐产品信息服务的方法及系统

权利要求书

1.一种主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，包括步骤：

S1.根据所有用户的历史数据提取各用户的属性特征；

S2.计算任意两个用户的属性特征相似度，建立每个用户的邻居用户集合；

S3.结合产品信息以及用户的邻居用户集合的属性特征计算用户对各产品的兴趣度；

S4.根据用户对各产品的兴趣度主动为用户推荐产品信息。

2.根据权利要求1所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述历史数据包括：用户注册信息、历史输入信息、浏览行为信息、购买行为信息以及评分信息。

3.根据权利要求1或2所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S101.对所有用户的历史数据进行归一化处理；

S102.利用数据挖掘算法从归一化处理后的历史数据中提取各用户的属性特征。

4.根据权利要求3所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S2包括步骤：

S201.计算任意两个用户的属性特征相似度；

S202.设定选取阈值；

S203.若两个用户的属性特征相似度值大于所述选取阈值则互为邻居用户。

5.根据权利要求4所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S4中产品信息按兴趣度降序排列，以列表的形式推荐给客户。

6.根据权利要求5所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S4中产品信息按兴趣度降序排列，选取其中前20种产品信息，以列表的形式推荐给客户。

7.根据权利要求1或2所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括步骤：

S5.收集用户对于推荐的产品信息的反馈信息；根据所述反馈信息更新步骤S1中所述用户历史数据并重复步骤S1-S4。

8.根据权利要求4-6任意一项所述的主动推荐产品信息服务的方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括步骤：

S5.收集用户对于推荐的产品信息的反馈信息；根据所述反馈信息更新步骤S1中所述用户历史数据并重复步骤S1-S4。

9.一种主动推荐产品信息服务的系统，其特征在于，包括顺次连接的数据采集模块、数据处理模块、相似度分析模块以及推荐模块；

所述数据处理模块根据所述数据采集模块收集的所有用户历史数据提取各用户的属性特征；所述相似度分析模块根据各用户的属性特征构建每个用户的邻居用户集合；所述推荐模块结合产品信息以及用户的邻居用户集合的属性特征计算用户对各产品的兴趣度并根据用户对各产品的兴趣度主动为用户推荐产品信息。

10.根据权利要求9所述的主动推荐产品信息服务的系统，其特征在于，所述推荐模块通过交互模块与所述数据采集模块连接；所述交互模块收集用户对于推荐的产品信息的反馈信息并发送至数据采集模块。