[发明专利]一种基于用户特征的鞋款类型推荐系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于用户特征的鞋款类型推荐系统及方法，包括包括中心数据库模块、数据分析模块、数据校正模块和数据推荐模块；中心数据库模块用于记录用户的特征数据，特征数据包括用户的历史订单数据和用户的浏览数据；数据分析模块用于对中心数据库模块中的第二数据库进行分析，并将分析后得到的鞋款推荐模型传输给所述数据推荐模块；数据校正模块用于对中心数据库模块中的第一数据库进行分析和校正，将校正后的鞋款校正模型传输给所述数据推荐模块；数据推荐模块用于接收所述数据分析模块发送的鞋款推荐模型和所述数据校正模块接收的鞋款校正模型并对用户进行推荐；该发明提升了鞋款类型推荐系统的精确度和多元度。

技术领域

本发明涉及推荐系统技术领域，具体为一种基于用户特征的鞋款类型推荐系统及方法。

背景技术

随着互联网的普及和电子商务行业的快速发展，相比于线下购物，人们在网上消费的频率越来越高。鞋履作为人们日常生活中不可或缺的一样物品，占据了电子商务平台的一部分市场。越来越多的人开始在网上购买自己心仪的鞋款，但是网上琳琅满目的商品远远超出了日常线下货柜里陈列的商品数量、种类和风格，不能做到在众多品类中挑选到最符合每个用户购买需求的鞋款类型，且不同的用户对应不用的推荐数据，使得系统计算繁琐，而且在系统数据出现与用户历史数据不符的时候，无法精确判断用户的主观意愿，造成推荐鞋款类型不准确的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于用户特征的鞋款类型推荐系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于用户特征的鞋款类型推荐系统，包括中心数据库模块、数据分析模块、数据校正模块和数据推荐模块；

中心数据库模块用于记录用户的特征数据，特征数据包括用户的历史订单数据和用户的浏览数据，且中心数据库模块将用户的历史订单数据存储为第一数据库，将用户的浏览数据存储为第二数据库；第一数据库包括用户的下单时间、用户的下单金额和用户的下单款式，第二数据库包括用户的搜索引擎关键词、询问客服关键词和用户的浏览内容相关数据；

数据分析模块用于对中心数据库模块中的第二数据库进行分析，并将分析后得到的鞋款推荐模型传输给数据推荐模块，鞋款推荐模型包括推荐模型一和推荐模型二；

数据校正模块用于对中心数据库模块中的第一数据库进行分析和校正，将校正后的鞋款校正模型传输给数据推荐模块，鞋款校正模型包括融合校正模型和特殊值校正模型；

数据推荐模块用于接收数据分析模块发送的鞋款推荐模型和数据校正模块接收的鞋款校正模型并对用户进行推荐。

进一步的，数据分析模块包括数据提取模块、龙头数据分析模块和凤尾数据分析模块；数据提取模块提取中心数据库模块的数据信息，并将该信息传输给龙头数据分析模块和凤尾数据分析模块；

龙头数据分析模块用于分析用户在有浏览意愿时输入的搜索引擎关键词，和在有购买意愿时输入的询问客服关键词，龙头数据分析模块将两者进行综合分析，并将分析得到的推荐模型一传输给数据推荐模块；

凤尾数据分析模块用于分析用户在进行关键词的搜索后，对显示的用户的浏览内容相关数据进行分析，并将该用户的浏览内容相关数据进行处理分析得到的推荐模型二传输到数据推荐模块。

进一步的，数据校正模块包括融合校正模块和特征值校正模块；

融合校正模块用于判断中心数据模块的第一数据库中不同用户的数据信息是否符合融合条件，若符合融合条件，融合校正模块将不同用户的数据分析模块中的推荐模型进行融合，将融合后的模型记为融合校正模型传输到数据推荐模块。

特征值校正模块用于判断用户的中心数据库模块的数据信息是否存在特殊情况，并对该特殊情况下的特征值进行处理分析得到特征值校正模型，判断是否需要对数据分析模块进行校正。