[发明专利]一种改进基于内容的农资商品推荐方法

权利要求书

1.一种改进基于内容的农资商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤:

S1、统计用户的历史购买行为数据，建立用户模型矩阵；

S2、由农资知识库生成推荐集，建立商品特征模型；

S3、计算每个推荐商品的兴趣度：

采用Q-学习的方法更新商品的兴趣度，根据公式(2)计算推荐集B中每个商品b_i 的兴趣度，

其中Q_t(b_i,a) 表示在t时刻b_i 的兴趣度；r表示采取动作a的奖惩值，Q_t-1(b_i,a ’ ) 表示在t-1时刻b_i 的兴趣度，a ’为t-1时刻的采取动作，计算公式如式(3)所示；rec表示在时间段T里距离上一次购买或点击时间推荐次数，当b_i 推荐次数越多，并且用户对b_i 没有产生购买行为或点击行为时，表示用户的b_i 兴趣度随着推荐次数增大而减小；α∈[0,1]表示学习速率；γ∈[0,1]表示折扣因子，γ越接近于0，则智能体越注重当前回报值，γ越接近于1，则智能体越注重长期回报值，

p_i 为时间T内点击或购买b_i 次数；

S4、计算推荐集中每个商品与用户模型的相似度；

S5、计算推荐集中每件商品的推荐度，选取推荐度最高的商品推荐给用户；

S6、根据用户的反馈更新用户模型商品的推荐度。

2.根据权利要求1所述的一种改进基于内容的农资商品推荐方法，其特征在于，所述S1还包括以下步骤:

S1.1对应的用户模型特征权重矩阵W ＝{w₁,w₂, …,w_n} ，i∈[1,n],权重计算公式如式(1)，

f_i 表示在时间段T内购买属于Fi特征商品的次数。

3.根据权利要求2所述的一种改进基于内容的农资商品推荐方法，其特征在于，所述S4中计算的具体方法如公式(4)所示:

4.根据权利要求1所述的一种改进基于内容的农资商品推荐方法，其特征在于，计算推荐集B中每件商品的推荐度的具体方法如式(5)所示:

Ri＝sim_i ×Q_t(b_i,a) (5)。

5.根据权利要求1或2所述的一种改进基于内容的农资商品推荐方法，其特征在于，S6中更新用户模型的方法如式(1)所示，更新商品的推荐度的方法如式(2)所示。