[发明专利]电子商务团购推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种电子商务团购推荐方法及系统。本发明一种电子商务团购推荐方法，包括：用于缓存用户交易数据，并在一段时间间隔后注入数据存储端，激活数据抽取程序，更新用户‑商品评分矩阵R，更新商品‑内容属性矩阵I，更新团购拼单交易网络G；根据用户‑商品评分矩阵R和商品‑内容属性矩阵I，度量商品之间综合相似性，将高相似商品推荐给用户；发起用户进入交易状态时，根据团购拼单交易网络G，获取N个交易意向最高参与用户，将他们推荐给发起用户；将推荐结果以可视化方式展示出来。本发明的有益效果：本发明考虑到了团购参与用户推荐问题，解决了团购参与用户选择上的盲目性，使推荐商品能更加适合团购参与用户。

技术领域

本发明涉及电子商务领域，具体涉及一种电子商务团购推荐方法及系统。

背景技术

近年来，随着支付技术与物流网络的日益成熟，一种新型的网络消费模式——“拼单购物”已然兴起。拼单指的就是交易过程中，通过聚集相同购物需求的买家，以较低的折扣进行有组织性的集体购买。

目前的拼单购物平台实行的都是邀请制。一次拼单交易中，一名用户发起购物请求，邀请该名用户者的朋友或其追随者，形成一个团体参与购买。也就是说，在一次交易中，参与者存在的仅仅是社交关系，他们并没有对某种商品存在着一致喜好性。

传统技术存在以下技术问题：

这种邀请制度存在诸多弊端，如与用户购买习惯冲突、用户留存率低等问题，这是因为一轮交易可能并不符合多数参与用户的购买需求。也就是说，在一次交易中，参与者很可能因社交网络上的关系参与交易，而非因存在交易需求参与交易，当交易参与者增多，也就是拼单数量变大，这一问题显得尤为突出。

而对于一些时效性商品，商家更注重的是拼单的数量。比如滞销农产品，生鲜商品等，商家希望获得的是大额、迅速的交易订单。这种情况下，单纯由用户邀请的拼团往往效率低下，一次拼单聚集的用户数目也较少。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于相似性度量的拼单购物推荐系统。在团购拼单交易过程中，由系统推荐参与此次交易的意向用户，解决了拼单购物过程中参与用户选择上的盲目性，提升了拼单购物效率，增强了交易商品对用户的适用性。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种电子商务团购推荐方法，包括：

用于缓存用户交易数据，并在一段时间间隔后注入数据存储端，激活数据抽取程序，更新用户-商品评分矩阵R，更新商品-内容属性矩阵I，更新团购拼单交易网络G；

根据用户-商品评分矩阵R和商品-内容属性矩阵I，度量商品之间综合相似性，将高相似商品推荐给用户；

发起用户进入交易状态时，根据团购拼单交易网络G，获取N个交易意向最高参与用户，将他们推荐给发起用户；

将推荐结果以可视化方式展示出来。

一种电子商务团购推荐系统，包括：

交易数据处理模块，用于缓存用户交易数据，并在一段时间间隔后注入数据存储端，激活数据抽取程序，更新用户-商品评分矩阵R，更新商品-内容属性矩阵I，更新团购拼单交易网络G；

团购商品推荐模块，根据用户-商品评分矩阵R和商品-内容属性矩阵I，度量商品之间综合相似性，将高相似商品推荐给用户；

团购参与用户推荐模块，发起用户进入交易状态时，根据团购拼单交易网络G，获取N个交易意向最高参与用户，将他们推荐给发起用户；

推荐展示模块，将推荐结果以可视化方式展示出来。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。