[發明專利]一種有效的動態商品推薦方法及商品推薦系統

有效

• 申請號: 201210064489.X
• 申請日: 2012-03-13
• 公開（公告）號: CN102629360A
• 公開（公告）日: 2012-08-08
• 發明（設計）人: 吳健;馬瑩;潘李敏;陳亮
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 杭州裕陽專利事務所(普通合伙) 33221
• 代理人: 江助菊

1.一種有效的動態商品推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)通過購買記錄表記錄用戶購買商品時的信息；所述信息包括用戶名、購買的商品名稱、商品分類、購買時間；

2)對于所述購買記錄表，以購買者用戶名為標準，將商品按照用戶名進行分組，并在組內按照商品名稱進行排序，形成一張臨時記錄表，掃描臨時記錄表，以購買者用戶名為基準，抽取出所有同時出現的商品對；

3)將所有相同的商品對進行合并，在合并的時候，加入時間作為權重系數，所述權重系數通過公式(a)來計算第i個用戶購買的商品A和B組成商品對

其中wt_ABi表示權重系數，t_iA、t_iB分別表示同一用戶購買商品A和B的時間點，k，□都是調節系數，k為正數且其值視時間取值精確程度而定；□為可變量，絕對值取定后，其正負隨情況而定，t_A-t_B為正時，□取非負；t_iA-t_iB為負時，□取非正；

4)計算全部商品對的發生頻率，對于商品A和B組成商品對的出現頻率，采用公式(b)和公式(c)進行計算

freqAB=Σi=1N|wtABi|---(b)]]>

freqAB′=0.5×(freqAB+Σi=1NwtABi)---(c)]]>

其中，N表示參與購買的用戶人數，所述freq_AB’為統計每個商品對A和B的出現頻率；

5)檢查頻繁集數據庫中存儲商品對及其對應頻率，對于商品A和商品B組成的商品對，檢查二者形成的商品對是否已存在于頻繁集數據庫中，若是，則取出數據庫中的舊有頻率，與新計算的頻率進行整合計算，計算方法如公式(d)所示；

freq_new′＝α×freq_new+(1-α)×freq_old????(d)

其中，而freq_new為公式(c)中的freq_AB’；freq_old則為頻繁集數據庫中存儲的頻率。α取值范圍為(0，1)；

6)計算完畢后，使用freq_new’的值來替換頻繁集數據庫中的freq_old，完成頻繁集數據庫的更新，當商品對出現頻率達到預設的閾值條件時，則達到推薦標準，形成關聯購買關系的頻繁商品對；

所述最小支持度閾值表示兩件有聯系的商品之間的最小支持度；

所述頻繁商品對表示兩件商品間的支持度超過支持度最小閾值；

所述關聯購買關系的頻繁商品對表示頻繁商品對的購買時間間隔在給定的時間閾值之內；

7)當用戶完成對商品A的購買時，系統訪問頻繁集數據庫，得到所有與A構成關聯購買關系的頻繁商品對的商品，將它們推薦給顧客。