[发明专利]一种面向电子商务平台商品的推荐系统及方法

权利要求书

1.一种面向电子商务平台商品的推荐系统，其特征在于，包括用户行为记录模块、筛选商品数据模块、模型分析模块、情景划分模块；

所述用户行为记录模块用于捕捉用户行为特征；

所述筛选商品数据模块用于捕捉商品的基本特征；所述模型分析模块用于在用户、商品数据的基础上，按照有无账号、有无cookie信息、有无购买行为进行划分为不同的情景；

所述情景划分模块以用户、商品为核心，系统这对用户，划分为两个情景。

2.根据权利要求1所述的面向电子商务平台商品的推荐系统，其特征在于，用户行为特征包括以地域为标志的用户特征、浏览记录、购买记录、收藏记录四个方面。

3.根据权利要求1所述的面向电子商务平台商品的推荐系统，其特征在于，筛选商品数据的特征包括针对商品的用户IP地址数据、用户浏览商品数据、购买商品数据、收藏商品数据。

4.根据权利要求1所述的面向电子商务平台商品的推荐系统，其特征在于，所述情景划分模块划分的两个情景具体为：

(1)情景一：游客模式

游客模式，用户首次访问系统，还没有成为系统的会员，系统中还没有该用户的过往记录；

该模式按照IP地址，推荐当地销量最高的几类商品，目前拟定推荐个数为8个，依次按照销量高低顺序显示；

(2)情景二：会员模式

会员模式，用户非首次访问系统，已经成为系统的会员，并且用户有了浏览行为、购物车、收藏、搜索功能中都有了相应的数据；

这种模式的推荐，首先，先根据统计概率信息筛选出数据的来源，来源划分为购物车、收藏、浏览、详情页浏览时间4个方面；

1)购物车商品-未购买：

A：同一商品出现在该栏的概率相等的情况下，优先级最高，记为a；

B：按照每个类目出现的概率，选出商品来自于哪个类目，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置；

C：商品已过期，移除该数据

D：按照搜索出来结果每个类目出现的概率，选出商品来自于哪个类目，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置；

2)收藏商品

A:同一商品出现在该栏的概率相等的情况下，优先级为b；

B:按照每个类目出现的概率，选出商品来自于哪个类目，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置；

C:商品已过期，移除该数据

3)搜索结果

同一商品出现在该栏的概率相等的情况下，优先级为c；

4)详情页面浏览时长T，单位：秒

同一商品出现在该栏的概率相等的情况下，优先级为d；

按照页面浏览时长，将商品类型划分为四个层次：

A：T<5s

感兴趣为a1，推荐概率t1；

用户不感兴趣，不需要推荐，直接从数据库删除；

B：5＝<T<180

感兴趣概率为b1,推荐概率为t2；

将b1筛选出来商品每个类目出现的概率，选出数据源(来自哪个类目)，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置；

C：180＝<T<＝480

感兴趣概率为c1,推荐概率为t3；

将c1筛选出来商品每个类目出现的概率，选出数据源，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置；

D：T>480

感兴趣概率为d1,推荐概率为t4；

用户可能打开详情页面，长时间未关，感兴趣的程度低；

将d1筛选出来商品每个类目出现的概率，选出数据源，在该类目的目前销量排名前10位的商品中随机选出1个商品推荐到该位置。

5.一种面向电子商务平台商品的推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1、根据用户是否已经注册成为会员进行区分，用户未注册的情况下，根据IP地址，推荐当地排行靠前的几种商品，如用户是会员，转到步骤2；

步骤2、该步骤的前提是用户已经注册为会员，根据用户的购物车、收藏、浏览3方面特征进行推荐；

步骤3、该步骤的前提是用户购物车有数据，根据数据特征进行推荐，如果已经加入购物车未购买，优先推荐该类商品，商品过期，移除这类商品；

步骤4、该步骤的前提是用户已经收藏了商品，根据收藏的商品分类，优先推荐该类商品，过期则移除该类商品；

步骤5、该步骤的前提是用户具有浏览行为，根据浏览的商品特征，根据浏览商品的时间进行推荐。