[发明专利]运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析方法及其系统

说明书

本发明提供一种运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析方法及其系统。前述方法于执行时存取外部的数据库取得多个用户与对应多个用户属性信息及多笔商品信息，接着由各用户属性信息产生虚拟商品并标记，然后通过用户对商品及虚拟商品的评分权重机构计算使用者的相似度以产生推荐各使用者商品，最后排除商品项中的虚拟商品以产生实际商品的推荐信息，并将推荐信息提供给受推荐的使用者。相较于现有的推荐方案，本案将商品以及非商品信息统一进行分析，能够减化系统的复杂度改善整体运作的效率并可解决商品交易量很少时无法计算相似度的问题。

技术领域

本发明涉及一种商品推荐技术方案，尤指一种通过使用者购买或对商品评分计算使用者相似度来进行商品推荐的技术方案。

背景技术

为提升商品销售量，现行电子商务系统多通过分析多个用户浏览商品的历史信息、购买信息等信息，并找出具有相同或相似购买习惯的使用者，以及从商品的关联中找出可供推荐的商品给使用者。

由于过往推荐技术方案极度的仰赖用户的在网络商店上的消费记录或浏览记录，因此当前述记录数据量不足时，会使得现行的电子商务系统无法有效的找出可供推荐的商品。

为解决前述的问题，部分的现有技术会通过分析使用者于社群上的行为(例如：美国专利案US 2010/0306049 A1,METHOD AND SYSTEM FOR MATCHING ADVERTISEMENTS TOWEB FEEDS)，并在分析使用者行为后提供相对应的推荐商品。而现行技术为同时分析用户商品信息以及非商品信息来推荐商品时，多依数据的内容分别设定对应的评估子系统，并由各自的评估子系统计算出分数后再行加总，并由加总结果来挑选推荐商品。

举例说明，若电子商务系统取得商品消费信息以及用户社群信息时，此时该系统内部需同时建置二套分别用于分析商品消费信息以及用户社群信息的评估子系统，换言之，当取得信息类别越多时，则需量身打造更多的评估子系统，而使得系统复杂度以及维护困难度不断的提升，而对系统研发人员以及管理人员造成相当大的困扰。

综上所述，如何提供一种解决前述问题的技术手段乃本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

为解决前述的问题，本发明的目的是提供一种运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析方法及其系统的技术方案。

为达上述目的，本发明提出一种运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析系统。前述影响相似度分析系统包含数据存取模块、虚拟商品标记模块、相似度处理模块、以及商品推荐模块。前述数据存取模块，用于存取外部一个或多个数据库，以取得对应多个使用者的多笔商品信息及多笔用户属性信息。前述虚拟商品标记模块连接数据存取模块，并将各用户属性或特征信息标记为虚拟商品。前述相似度处理模块连接虚拟商品标记模块，依用户与商品(含虚拟商品)的关联权重计算使用者的相似度。前述商品推荐模块连接相似度处理模块，依用户的相似度据以产生推荐商品并排除推荐商品项中的虚拟商品以实例化商品推荐信息，接着将推荐信息提供给受推荐的使用者。

为达上述目的，本发明提出一种运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析方法。前述方法运作于一具备运算能力的电子装置，并包含下列步骤：首先，存取外部一个或多个数据库，以取得对应多个使用者的多笔商品信息及多笔用户属性信息。接着，将各用户属性信息标记为虚拟商品。再者，通过用户对应的商品信息及虚拟商品信息计算用户的相似度进行推荐计算产生推荐的商品项。最后，排除商品项中的虚拟商品以产生实际商品推荐信息，并将推荐信息提供给受推荐的使用者。

综上所述，本案藉由将用户属性信息标记为虚拟商品，并将虚拟商品与实际商品置于同一维度进行相似度分析以及选取出推荐的商品，而得以改善现行的商品推荐系统不足之处。

附图说明

图1为本发明第一实施例运用虚拟商品于推荐系统影响相似度分析系统的系统方块图。