[发明专利]一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法

摘要

本发明涉及一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法，属于电子商务技术领域。该方法包括：1)对用户在客户端上的具体浏览行为进行收集，对这些数据进行处理，得到用户的隐式评分；2)构建反映用户偏好的“用户‑商品”综合评分矩阵；3)构建“虚拟用户‑项目”评分矩阵；4)基于最近邻居集合利用协同过滤方法产生商品推荐集；5)构建用户特征向量；6)生成用户特征聚类簇；7)生成约伴推荐集。本发明充分利用智慧社区内消费群体规模较小、商品范围明确等优势，于客户端上对用户的各项表现出兴趣的浏览行为进行采集并做出预处理，很大程度上减轻服务端运行的压力，不仅实现了商品信息推荐，而且结合社区居民长期固定的社会关系实现了约伴推荐，帮助居民增进邻里友谊。

主权项

一种面向智慧社区的电子商务信息推荐方法，其特征在于，基于客户端用户的注册信息和历史操作行为数据，进行以下操作：1)为了更加全面评判用户对商品的兴趣度，对用户在客户端上的具体浏览行为进行收集，并在客户端上对这些数据进行处理，得到用户的隐式评分；2)由隐式评分结合用户主动反馈的最终商品评分，于服务端上构建反映用户偏好的“用户‑商品”综合评分矩阵；3)基于“用户‑商品”综合评分矩阵，依照距离最近原则对综合评分矩阵进行聚类，生成用户兴趣聚类簇，再为每个聚类簇生成一个虚拟用户，由所有的虚拟用户构建“虚拟用户‑项目”评分矩阵；4)基于“虚拟用户‑项目”评分矩阵，确定目标用户所属聚类簇，在该簇内查询最近邻居，基于最近邻居集合利用协同过滤方法产生商品推荐集；5)对用户填写的注册信息进行收集，注册信息包括年龄、性别和对各类与生活密切相关商品或服务的感兴趣程度，构建用户特征向量；6)由所有的用户特征向量构建用户特征矩阵，依照距离最近原则对用户特征矩阵进行聚类，生成用户特征聚类簇；7)计算目标用户所在的用户特征聚类簇与最近邻居集合之间的交集生成约伴推荐集。