[发明专利]一种面向电子商务平台商品的推荐系统及方法

说明书

本发明公开了一种面向电子商务平台商品的推荐系统及方法，所述系统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。本发明还公开了一种面向电子商务平台商品的推荐方法。本发明针对不同的用户特征进行分类，针对用户的行为进行分类，以达到个性化、柔性化精准推荐的目的，使首次浏览系统的用户有商品可推荐。

技术领域

本发明属于电子商务技术领域，具体地说，涉及一种面向电子商务平台商品的推荐系统及方法。

背景技术

电子商务平台即是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台。企业电子商务平台是建立在Internet网上进行商务活动的虚拟网络空间和保障商务顺利运营的管理环境；是协调、整合信息流、货物流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所。企业、商家可充分利用电子商务平台提供的网络基础设施、支付平台、安全平台、管理平台等共享资源有效地、低成本地开展自己的商业活动。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种面向电子商务平台商品的推荐系统及方法。其技术方案如下：

一种面向电子商务平台商品的推荐系统，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。

进一步，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。

进一步，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。

进一步，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（用户首次进入系统模式）

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（用户首次进入系统模式）

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（属于该类目的商品/总商品），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（属于该类目的商品/总商品），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