[发明专利]一种基于大数据多标记分类方法的电子商务商品推荐方法

权利要求书

1.一种基于大数据多标记分类方法的电子商务商品推荐方法，其特征在于，该电子商务商品推荐方法是在系统中建立商品推荐模型，商品推荐模型由分类模型和倾向模型结合建立而成，通过商品推荐模型对用户进行商品推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据多标记分类方法的电子商务商品推荐方法，其特征在于，所述的电子商务商品推荐方法的操作步骤如下：

步骤1：数据获取，获取所有商品及其现有标签；

步骤2：数据处理，将获取到的商品信息进行转换预处理，得到分类需要的训练样例；

步骤3：建立分类模型，根据步骤2中的训练样例进行分类器学习，最终建立分类模型；

步骤4：根据关联规则挖掘用户的购买倾向，获取用户的注册信息与购买记录和浏览记录，根据购买记录与浏览记录相应的权重获得购买倾向模型；

步骤5：根据十折交叉验证方式多次训练分类模型与倾向模型，使得模型的性能更加稳定；

步骤6：根据类别与购买倾向间的对应关系.通过商品推荐模型对用户进行商品推荐。

3.   根据权利要求1所述的一种基于大数据多标记分类方法的电子商务商品推荐方法，其特征在于，所述的步骤3中对于未知的样例,根据模型预测其可能具有的标记，并根据可能性大小计算持有概率。