[发明专利]基于产品相似度的电子商务推荐系统及其方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于产品相似度的电子商务推荐系统及其方法。其中，通过分析电子商务购物网站日志信息并对日志进行过滤统计；从产品数据库中，获取产品热门信息，并进行权重定制；结合用户搜索日志和产品热门信息抽取出相应的推荐元素，运用基于产品相似度的协同过滤算法将这些元素建立相似产品群，并将所述相似产品数据传入推荐元素redis中；推荐搜索引擎以http作为请求协议，根据不同的需求(强力推荐和浏览历史推荐)支持两种推荐功能，并根据用户参数获得对应的推荐元素集合，扩展搜索查询条件进行搜索；最后以Json数据格式返回推荐结果。根据本发明实施例，可以提高推荐的准确性，实现对产品的精准推荐，满足用户从庞大的产品中挑选个性化产品的需求。

主权项

一种基于产品相似度的电子商务推荐系统，其特征在于，该系统包括： 用户搜索日志分析模块，用于针对每一个用户，采用数据挖掘工具分析所述用户的历史搜索记录，获得所述用户基于产品属性的用户行为统计得分； 产品属性分析模块，用于针对每一个用户，按照公式log₂(因素1)*log₂(因素2)*因素3，获得各产品的产品属性统计得分，其中，因素1为与产品的产品属性组合方式对应的优先级，因素2为基于产品属性的用户行为的统计得分，因素3为当前时间与预设时间的差值； 用户行为分析模块，用于针对每一个用户，根据基于产品属性的用户行为统计得分计算产品属性组合方式相同的各产品之间的相似度，把相似度值大于预设阈值的产品合并为一个群组，建立相似产品群； 推荐元素集合模块，用于针对每一个用户，将用户ID作为键，将各个产品属性组合方式中的相似产品的信息作为值，并按照键值对的结构存入缓存中，作为推荐引擎的推荐元素集合； 搜索推荐引擎模块，用于获取目标推荐用户的用户ID，从推荐元素集合中提取出与该用户ID对应的各个产品属性组合方式中的相似产品的信息，并从中选择排序在前N位的相似产品的信息作为搜索条件进行搜索，并将搜索到的结果推荐给目标推荐用户，N为任意设定的整数。