[發明專利]個性化信息推薦系統及其推薦方法

在審

• 申請號: 201410100955.4
• 申請日: 2014-03-19
• 公開（公告）號: CN103942255A
• 公開（公告）日: 2014-07-23
• 發明（設計）人: 王引娜
• 申請（專利權）人: 華存數據信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
• 代理公司: 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249
• 代理人: 張妍

1.一種個性化信息推薦系統，其特征在于，該系統包含：

地理位置信息獲取裝置，其獲取用戶的位置信息；

交易數據庫服務器，其存儲用戶的交易信息；

分析服務器，其輸入端分別連接所述地理位置信息獲取裝置和交易數據庫服務器，對用戶的消費行為進行聚類分析并根據用戶地理位置信息進行情境分析；

推薦服務器，其輸入端連接所述分析服務器的輸出端，根據分析服務器的聚類結果、情境分析的結果以及商戶設置產生推薦結果；

用戶客戶端，其雙向連接所述推薦服務器，為用戶提供推薦信息；

商戶客戶端，其雙向連接所述推薦服務器，控制推薦給用戶的推薦結果。

2.如權利要求1所述的個性化信息推薦系統，其特征在于，所述地理位置信息獲取裝置采用GPS裝置。

3.如權利要求1所述的個性化信息推薦系統，其特征在于，所述用戶客戶端采用移動終端。

4.一種如權利要求1至3中任意一項權利要求所述的個性化信息推薦系統的推薦方法，其特征在于，該方法包含：

分析服務器接收并根據用戶的交易信息數據進行聚類分析獲得聚類結果；

分析服務器接收并根據用戶的地理位置信息進行情境分析獲得情境分析結果；

推薦服務器根據聚類結果和情境分析結果產生推薦結果。

5.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述地理位置信息獲取裝置獲取用戶的位置信息，發送至分析服務器。

6.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述交易數據庫服務器存儲用戶的交易信息，發送至分析服務器。

7.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述聚類分析包含：計算用戶相似性，根據相似性結果，設定閾值，將用戶間距離小于閾值的分簇，形成小簇，合并小簇獲得聚類結果。

8.如權利要求7所述的推薦方法，其特征在于，所述用戶間距離計算方法采用Jensen-Shannon距離來計算，公式為：

???????????????（1）

式（1）中，，和代表兩個用戶特征的概率分布，是兩個分布間的Kullback–Leibler距離。

9.如權利要求7所述的推薦方法，其特征在于，所述合并小簇獲得聚類結果的方法包含采用簇間合并方法反復合并子類；簇間合并方法是通過計算兩個簇間的連接性和相似性來判別兩個簇是否可以合并為一類；

簇間連接性表示為：

??????????????????（2）

式2中，表示連接簇和的邊的相似值之和，表示把劃分為兩個大致相等的簇所需切斷最少的邊的相似值之和；

簇間相似性表示為：

??????????（3）

式3中，表示連接簇和的邊的相似值的平均值，表示把劃分為兩個大致相等的簇所需切斷最少的邊的相似值的平均值。

10.如權利要求4所述的推薦方法，其特征在于，所述情境分析包含：

采集用戶的地理位置信息，然后再利用收集到的地理位置信息收集周圍環境信息和時間信息；

利用環境信息和時間信息對應得到情境分析結果；

根據預設的用戶需求過濾掉不符合的情境分析結果。