[发明专利]一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法

说明书

本发明涉及一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法，属于电子商务技术领域。该方法包括：1)对用户在客户端上的具体浏览行为进行收集，对这些数据进行处理，得到用户的隐式评分；2)构建反映用户偏好的“用户‑商品”综合评分矩阵；3)构建“虚拟用户‑项目”评分矩阵；4)基于最近邻居集合利用协同过滤方法产生商品推荐集；5)构建用户特征向量；6)生成用户特征聚类簇；7)生成约伴推荐集。本发明充分利用智慧社区内消费群体规模较小、商品范围明确等优势，于客户端上对用户的各项表现出兴趣的浏览行为进行采集并做出预处理，很大程度上减轻服务端运行的压力，不仅实现了商品信息推荐，而且结合社区居民长期固定的社会关系实现了约伴推荐，帮助居民增进邻里友谊。

技术领域

本发明属于电子商务技术领域，涉及一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法。

背景技术

智慧社区是充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用，为社区居民提供一个安全、舒适、便利的现代化、智慧化生活环境。智慧社区包括“集成”和“服务”两个核心理念，面向智慧社区的电子商务系统即是服务理念的一个具体实现。

面向智慧社区的电子商务系统主要为社区居民家庭提供与日常生活密切相关的商品如水果、蔬菜、米、油、饮料等，同时还提供日常最频繁的娱乐服务，如电影、美食、音乐、运动、旅游、图书等。社区周边大量的商品和服务信息让社区居民目不暇接，虽然现存的许多电子商务系统如美团、百度糯米、大众点评等为了帮助用户更快地找到自身需要或感兴趣的商品，提供了个性化信息推荐，部分满足了用户的生活需求，但这些电子商务系统在进行商品服务信息推荐时存在以下问题：

1、提供的商品中缺少社区居民日常密切相关的一些商品，在向社区居民推荐时不能够综合用户对这些密切相关商品的兴趣做出个性化信息推荐；

2、由于面向的消费群体规模大，没有固定范围的消费群体以及消费群体间没有固定的社会关系，不能够做出约伴信息推荐；

3、由于消费群体规模大、商品范围比较模糊等因素，用户的各项浏览行为数据均由服务端采集并作预处理，这很大程度上增加了一个信息推荐系统服务端的压力。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法，基于客户端用户的注册信息和历史操作行为数据，进行以下操作：

1)为了更加全面评判用户对商品的兴趣度，对用户在客户端上的具体浏览行为进行收集，并在客户端上对这些数据进行处理，得到用户的隐式评分；

2)由隐式评分结合用户主动反馈的最终商品评分，于服务端上构建反映用户偏好的“用户-商品”综合评分矩阵；

3)基于“用户-商品”综合评分矩阵，依照距离最近原则对综合评分矩阵进行聚类，生成用户兴趣聚类簇，再为每个聚类簇生成一个虚拟用户，由所有的虚拟用户构建“虚拟用户-项目”评分矩阵；

4)基于“虚拟用户-项目”评分矩阵，确定目标用户所属聚类簇，在该簇内查询最近邻居，基于最近邻居集合利用协同过滤方法产生商品推荐集；

5)对用户填写的注册信息进行收集，注册信息包括年龄、性别和对各类与生活密切相关商品或服务的感兴趣程度，构建用户特征向量；

6)由所有的用户特征向量构建用户特征矩阵，依照距离最近原则对用户特征矩阵进行聚类，生成用户特征聚类簇；

7)计算目标用户所在的用户特征聚类簇与最近邻居集合之间的交集生成约伴推荐集。

进一步的，所述的步骤1)中的数据处理得到隐式评分，具体步骤是：