[发明专利]基于图像相似度的商品相似计算方法及商品推荐系统有效
| 申请号： | 201410798968.3 | 申请日： | 2014-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN104504055B | 公开（公告）日： | 2017-12-26 |
| 发明（设计）人： | 姚志强 | 申请（专利权）人： | 常州飞寻视讯信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 213164 江苏省常州市常武*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 图像 相似 商品 计算方法 推荐 系统 | ||
【说明书】：
技术领域
本发明涉及互联网电子商务技术领域，特别涉及基于图像相似度的商品相似计算方法及商品推荐系统。
技术背景
协同过滤是当前用户推荐中广泛使用的技术。协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户，综合相似用户对某一信息的评价，形成对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
协同过滤通过用户的购买行为，建立用户-商品矩阵，以此矩阵为基础，进行“相似用户的协同过滤”以及“相关商品的协同过滤”。
“相似用户的协同过滤”是从用户-商品矩阵的“用户行”为出发点，通过比较用户和当前浏览平台中其它用户的历史购买数据，获得用户购买行为的相似度(譬如喜好，关注点)，以相似度高的用户曾发生的购买行为作为推荐依据。
表1相似用户的协同过滤
如表1中，用户C是用户A的相似用户，用户A从用户C处获得商品C作为推荐(商品C为用户C已购买过的但用户A未曾购买的商品)。
“相关商品的协同过滤”是从用户-商品矩阵的“商品列”为出发点，通过累计不同商品的购买行为发生在同一用户上的次数，获得商品之间的相关性，以相关度高的商品作为推荐依据。
表2相关商品的协同过滤
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