[發明專利]一種基于屬性排序的商品個性化搜索方法及裝置

無效

• 申請號: 201210009669.8
• 申請日: 2012-01-13
• 公開（公告）號: CN102419779A
• 公開（公告）日: 2012-04-18
• 發明（設計）人: 王金龍;杜中國;朱旺南
• 申請（專利權）人: 青島理工大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 青島高曉專利事務所 37104
• 代理人: 張世功

技術領域：

本發明屬于電子商務(計算機管理)技術領域，涉及一種電子商務活動中商品個性化搜索方法和裝置，尤其是一種基于屬性排序的商品個性化搜索方法及裝置，用于網絡購物時用戶利用計算機搜索尋找所需商品。

背景技術：

隨著網絡業務的擴張，電子商務中網上商品的種類和數量逐漸增多，搜索引擎作為用戶和商品之間的橋梁，是購買者在收集、對比和分析商品信息時所使用的重要工具。目前，所使用的絕大多數搜索引擎都是基于關鍵字的，用戶輸入關鍵字，然后系統根據簡單的關鍵字匹配策略進行查找，這種方法得到的結果過于龐大，同時，用戶通常很難用關鍵字來真實的表達自己的檢索需求；由于消費者的消費行為逐漸趨于理性化，在面對琳瑯滿目種類繁多的商品時，通常期望搜集大量相關信息，比較各種同類產品，降低消費風險，做出合理的購買決策。如果電子商務系統能為顧客提供個性化的搜索方式，方便顧客查找、對比和分析已有商品，能大大激發顧客的購買欲望，銷售企業也將實現豐厚的利潤。個性化搜索是通過收集和分析用戶信息來學習用戶的興趣和行為，從而實現個性化搜索。近年來，許多學者已經圍繞個性化搜索展開了相關研究，但現有的個性化搜索系統的研究都很少考慮到商品的屬性信息和商務網站上顧客和商品的屬性之間的關系。商品具有價格、品牌、銷售量、大小或者尺寸等很多屬性，用戶在購買商品時，往往會通過描述商品的某些屬性來表達自己想要購買什么類型的商品。而且顧客和商品屬性之間有著復雜的關系，顧客購買商品，商品具有商品屬性，顧客與商品之間發生直接關系。顧客通過查看商品屬性來決定商品是否能夠滿足自己的需求，這樣顧客與商品屬性之間具有間接關系，商品屬性是用戶非常關心的內容，是用戶選購該類商品的依據。近年來，大多研究表明采用半監督學習策略，融合先驗信息以輔助聚類可以有效的提高聚類結果，然而很少有將方法應用到商品個性化搜索中，為了實現商品的個性化搜索，人們可以通過收集和分析用戶信息來學習用戶興趣，將這些信息作為先驗知識融合到聚類結果中；先驗信息包含屬性排序形式的屬性層信息和成對約束形式的實例層信息，文獻[Jun?Sun，Wenbo?Zhao，Jiangwei?Xue，Zhiyong?Shen，Yi-Dong?Shen.Clustering?with?feature?order?preferences.PRICAI?2008，pp.382-393]定義的屬性排序信息用(s，t，δ)(δ＞0)，ws-wt≥δ來進行表示，即屬性s的權重比屬性t的權重大δ，說明屬性s比t要重要得多，利用獲得的商品屬性排序知識指導聚類過程，將商品根據用戶的興趣信息作指導，聚類結果將會更能滿足顧客的需求。

發明內容：

本發明的目的在于克服現有技術存在的缺點，尋求設計和提供一種基于屬性排序的電子商務場合使用的商品個性化搜索方法及其裝置，利用屬性排序信息來提高聚類結果的準確性。

為了實現上述目的，本發明的方法包括以下步驟：

A、用戶從自定義網頁瀏覽器對電子商務網站商品屬性信息進行選擇；

B、對用戶選擇的商品屬性進行排序；

C、融合商品屬性排序信息進行聚類；

D、對聚類結果商品進行排序；

E、將商品排序結果呈現給用戶。

本發明實現商品個性化搜索方法的裝置分為客戶端和服務器端兩個功能結構部分，各模塊單元電信息連通構成一體結構裝置，客戶端包括自定義網頁瀏覽器、屬性選擇模塊和個性化搜索結果單元；服務器端包括商品數據庫、屬性排序聚類模塊和聚類結果排序模塊，其中屬性排序聚類模塊包括屬性排序模塊和融合屬性排序聚類模塊；自定義網頁瀏覽器實現用戶查看、搜索商品信息并記錄用戶查詢信息；屬性選擇模塊實現用戶對感興趣的商品類別進行屬性選擇；商品數據庫存儲電子商務網站商品的所有信息，包括商品的品牌、價格、規格的基礎信息以及商品的購買信息和評論信息；屬性排序聚類模塊實現對用戶選擇的商品屬性進行排序，轉化成屬性排序知識集合，然后融合到聚類算法中實現對商品的聚類劃分；聚類結果排序模塊實現對聚類后的結果進行規整和排序，按照排序規則對商品列表進行排序；在個性化搜索結果單元中得到最終的搜索結果；由屬性排序模塊和融合屬性排序聚類模塊組成的屬性排序聚類模塊實現用戶在選擇商品屬性后，服務器端響應屬性排序模塊，對商品屬性進行計算，并得到商品屬性知識的排序集合；在得到屬性排序集合后，融合屬性排序聚類模塊將屬性排序集合融合到聚類算法中對商品進行聚類劃分，并返回聚類后的劃分結果；各功能模塊或單元協調工作實現商品的個性化搜索。