[發明專利]網購引導裝置及方法

有效

• 申請號: 201210078517.3
• 申請日: 2012-03-22
• 公開（公告）號: CN103325047B
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發明（設計）人: 孫軍
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F17/30
• 代理公司: 上海弼興律師事務所31283
• 代理人: 薛琦,王婧荷

技術領域

本發明涉及一種網購引導裝置，特別是涉及一種網購引導裝置以及一種利用該網購引導裝置實現的網購引導方法。

背景技術

隨著計算機和網絡技術的進步，人們已經可以很方便地利用B2C(Business-to-Customer，商家對顧客)網站來購買各種商品。而隨著網購這一購物手段的不斷普及以及B2C網站的不斷發展壯大，很多B2C網站已經不再滿足于單純地向顧客展示商品以供他們瀏覽、搜索或者購買，而是開始嘗試進一步地向顧客進行商品推薦，以期增加商品的銷售數量。

目前的B2C網站通常都是基于商品的自身屬性來進行商品推薦的。所謂商品的自身屬性，一般包括該商品所屬的商品分類、該商品的品牌、該商品的重量以及該商品的價格等等。這樣的商品推薦方式雖然簡單便捷，并且能夠較好地為顧客提供更多的商品選擇，但是卻往往無法增加顧客的商品購買數量。

例如，顧客購買了一袋食鹽，此時現有的商品推薦系統便會進一步地把不同品牌的不同包裝規格的食鹽展示出來供顧客選擇，但是絕大部分顧客即使看到了各種食鹽的商品推薦，在此后需要購買食鹽時卻仍然僅會按照原計劃購買一袋食鹽。因此這樣的商品推薦方式顯然難以增加商品的銷售數量。

發明內容

本發明要解決的技術問題是為了克服現有技術中的商品推薦方式雖然能夠為用戶提供更多的商品選擇，但是卻難以增加商品的銷售數量的缺陷，提供一種不但能夠為用戶提供更多的商品選擇，還能夠同時有效地增加商品的銷售數量的網購引導裝置以及一種利用該網購引導裝置實現的網購引導方法。

本發明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：一種網購引導裝置，其特點在于，其包括：

一信息采集模塊，用于針對每個用戶采集與提高該用戶購買的商品總量相關的多個影響因子；

一商品推薦模塊，用于針對不同的商品分類分別采用該多個影響因子中的部分或全部影響因子，并基于被采用的每個影響因子與提高該用戶購買的商品總量之間的關聯性向用戶推薦商品。

對于不同的用戶而言，與提高他們購買的商品總量相關的影響因子無論是種類還是具體的數據內容都會有所差異，因此采集影響因子的操作需要針對不同的用戶分別進行。

而對于不同的商品分類而言，在推薦商品時需要采用的影響因子也是有所差異的，因此推薦商品的操作同樣需要針對不同的商品分類分別進行。

其中，該影響因子選自：用戶的個人信息、商品的自身屬性、用戶的購買偏好、用戶的瀏覽偏好、用戶的搜索偏好以及商品與商品之間的關聯屬性。

用戶的個人信息可以包括性別以及年齡等等。商品的自身屬性可以包括該商品所屬的商品分類、該商品的品牌、該商品的重量以及該商品的價格等等。用戶的購買偏好、瀏覽偏好以及搜索偏好則可以分別從該用戶的購買歷史數據、瀏覽歷史數據以及搜索歷史數據中采用現有的數據挖掘技術挖掘獲得，其中，所謂“偏好”(既包括上文中出現的“偏好”，也包括下文中將提及的“偏好”)指的是將用戶的購買歷史數據、瀏覽歷史數據以及搜索歷史數據中的商品以一定的權重比例考慮了其購買次數和頻率、瀏覽次數和頻率以及搜索次數和頻率之后分析獲得的用戶最趨向于購買、瀏覽以及搜索的商品分類信息以及商品信息。而商品與商品之間的關聯屬性則可以從商品所屬的商品分類下的公知常識中獲得。

其中，針對食材分類，采用的影響因子為用戶的個人信息、用戶的購買偏好、用戶的瀏覽偏好、用戶的搜索偏好以及食材與食材之間的關聯屬性。

在針對食材分類時不將食材的自身屬性作為影響因子納入考慮是因為：食材的自身屬性雖然有利于向用戶提供更多的食材選擇，但是卻無益于提高用戶購買的食材總量。

較佳地，針對食材分類，該商品推薦模塊用于基于用戶的個人信息、用戶的購買偏好、用戶的瀏覽偏好、用戶的搜索偏好以及食材與食材之間的關聯屬性分析獲得用戶的菜肴偏好，并向用戶推薦與該菜肴偏好相關的菜譜和/或該菜譜中的食材。

分析獲得用戶的菜肴偏好以及向用戶推薦菜譜和/或菜譜中的其它食材的過程中所需的菜譜數據均可以直接采用食材分類下的公知菜譜數據。

本發明還提供了一種網購引導方法，其特點在于，其利用上述的網購引導裝置實現，該網購引導方法包括：

S1、針對每個用戶采集與提高該用戶購買的商品總量相關的多個影響因子；

S2、針對不同的商品分類分別采用該多個影響因子中的部分或全部影響因子，并基于被采用的每個影響因子與提高該用戶購買的商品總量之間的關聯性向用戶推薦商品。