[发明专利]电子商务系统中预测流行商品的方法和系统

权利要求书

1.一种电子商务系统中对商品流行趋势预测的方法，该方法包括：

步骤1、按评分类型对商品进行分类，选择一类商品，获得当前时间段该类所有被关注过商品的流行度向量，商品的流行度表示为商品被关注的次数；

步骤2、获得步骤1选定的一类商品在当前时间段内系统中所有对该类商品发生评分行为的用户对商品的评分记录，并根据这些评分记录构建用户对商品的评分矩阵；

步骤3、根据该类所有商品在第t个时间段的流行度向量和评分矩阵，预测计算各商品在t+1时间段的流行度，其中t为大于等于1的整数。

其中，所述步骤1中选定一类商品，获得当前时间段该类所有商品的流行度向量，该向量中的第i个元素表示第i个商品在当前时间段的流行度，即该商品在此时间段中被用户关注的次数。

2.如权利要求1所述的一种电子商务系统中对商品流行趋势预测的方法，其特征在于所述步骤1中商品的流行度表示为商品被用户购买、评论或评分等的次数。

3.如权利要求1所述的一种电子商务系统中对商品流行趋势预测的方法，其特征在于所述步骤1中的时间段可以是周、月、季度等。

4.如权利要求1所述的一种电子商务系统中对商品流行趋势预测的方法，其特征在于所述步骤2的评分矩阵中的每一个元素表示某一用户对某一商品的评分，如评分矩阵第i行第j列元素的值即表示第i个用户对第j个商品的评分值，若用户i未对商品j评分，则其评分值设为0；对于不包含评分的系统，只有“赞”之类二元选择的商品如新闻等，其评分值为只取0和1，即用户对商品发生上述行为的则评分值为1，否则为0。

5.如权利要求1所述的一种电子商务系统中对商品流行趋势预测的方法，其特征在于所述步骤3中利用步骤2得到的评分矩阵及下列公式来计算用户对一类商品的预测评分矩阵：

Xiα(t)=<Ai(t)>+Σj∈NNSisim(i,j)(Ajk(t)-<Aj(t)>)Σj∈NNSi(|sim(i,j)|)]]>

其中，A(t)表示在时间段t的评分矩阵，A_i(t)表示在时间段t第i个用户的评分向量；A_jk(t)表示在时间段t第j个用户对第k个商品的评分；NNS_i表示用户i的最近邻居集；符号<·>表示求向量的平均值；sim(i,j)表示用户i与用户j的相似度，其定义如下：

sim(i,j)=(Ai(t)-<Ai(t)>)(Aj(t)-<Aj(t)>)||Ai(t)-<Ai(t)>||·||Aj(t)-<Aj(t)>||]]>

其中A_i(t)与前文一致，符号||·||表示求向量的2-范数；

根据得到的预测评分矩阵X(t)，将X(t)的每一列的元素求和得到一个向量，向量中第k个元素的值作为第k个商品的预测流行度，通过这些预测流行度来预测商品在未来的流行排名。